sklearnのエラーの意味がわからない。

###前提・実現したいこと
手書き数字の5をサイキットラーンで画像認識させたいのですが、エラーが出てできないです。エラーのいみんもよくわからないので、教えていただきたいです。

###発生している問題・エラーメッセージ
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 9. 7. 7. 7. 7. 2. 0. 1. 8.
0. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 6. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 9. 5. 6.
5. 1. 0. 0. 0. 4. 3. 3. 4. 8. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 2. 9.
2. 0. 0. 3. 8. 8. 8. 2. 0. 0.]
予測モデルを保存しました= digit-clf.pkl
Traceback (most recent call last):
File "predict_digit.py", line 59, in <module>
main()
File "predict_digit.py", line 56, in main
predict_digits(data)
File "predict_digit.py", line 28, in predict_digits
n = clf.predict([data])
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/svm/base.py", line 573, in predict
y = super(BaseSVC, self).predict(X)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/svm/base.py", line 310, in predict
X = self._validate_for_predict(X)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/svm/base.py", line 457, in validate_for_predict
check_is_fitted(self, 'support')
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 690, in check_is_fitted
raise _NotFittedError(msg % {'name': type(estimator).name})
sklearn.exceptions.NotFittedError: This SVC instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.

エラーメッセージ

###該当のソースコード

ここにご自身が実行したソースコードを書いてください
import os, sys, math
from sklearn import datasets, svm
from sklearn.externals import joblib

# モデルデータファイル名
DIGITS_PKL = "digit-clf.pkl"

# 予測モデルを作成する
def train_digits():
  # 手書き数字データを読み込む
  digits = datasets.load_digits()
  # 訓練する
  data_train = digits.data
  label_train = digits.target
  clf = svm.SVC(gamma=0.001)
  # 予測モデルを保存
  joblib.dump(clf, DIGITS_PKL)
  print("予測モデルを保存しました=", DIGITS_PKL)
  return clf

# データから数字を予測する
def predict_digits(data):
  # モデルファイルを読み込む
  if not os.path.exists(DIGITS_PKL):
    clf = train_digits() # モデルがなければ生成
  clf = joblib.load(DIGITS_PKL)
  # 予測
  n = clf.predict([data])
  print("判定結果=", n)

# 手書き数字画像を8×8グレイスケールのデータ配列に変換
def image_to_data(imagefile):
  import numpy as np
  from PIL import Image
  image = Image.open(imagefile).convert('L')
  image = image.resize((8,8), Image.ANTIALIAS)
  img = np.asarray(image, dtype=float)
  img = np.floor(16 -16 * (img / 256))
  # 変換後の画像を表示
  # import matplotilb.pyplot as plt
  # plt.imshow(img)
  # plt.gray()
  # plt.show()
  img = img.flatten()
  print(img)
  return img

def main():
  # コマンドライン引数を得る
  if len(sys.argv) <= 1:
    print("USAGE:")
    print("python3 predict_digit.py imagefile")
    return
  imagefile = sys.argv[1]
  data = image_to_data(imagefile)
  predict_digits(data)

if __name__ == '__main__':
  main()


  img = np.asarray(image, dtype=float)
  img = np.floor(16 -16 * (img / 256))
  # 変換後の画像を表示
  # import matplotilb.pyplot as plt
  # plt.imshow(img)
  # plt.gray()
  # plt.show()
  img = img.flatten()
  print(img)
  return img

def main():
  # コマンドライン引数を得る
  if len(sys.argv) <= 1:
    print("USAGE:")
    print("python3 predict_digit.py imagefile")
    return
  imagefile = sys.argv[1]
  data = image_to_data(imagefile)
  predict_digits(data)

if __name__ == '__main__':
  main()


###試したこと
課題に対してアプローチしたことを記載してください

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
より詳細な情報