在上面的代码中,我们生成了一个随机数据集,并使用RandomForestClassifier进行分类。通过设置random_state为123,我们确保了每次运行代码时都会得到相同的随机森林模型,从而保证了实验的可重复性。 总之,random_state是Python机器学习中一个非常重要的参数。通过合理地设置random_state,我们可以保证实验的
random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则。 random_state可以用于很多函数,我比较熟悉的是用于以下三个地方:1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林 1、划分训练集和测试集的类train_test_split 随机数...
在模型初始化中:许多sklearn模型(如随机森林、逻辑回归等)的初始化函数都接受random_state参数。通过设置这个参数,我们可以确保模型在训练过程中的随机性得到控制。 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) 在模型评估中:当我们使用交叉验证...
在Python的sklearn库中，random_state参数扮演着至关重要的角色。它实质上是一个随机种子，用于控制模型中的随机行为，确保每次运行时结果可重复。这个参数在以下几个关键环节起作用：1. 数据集划分：在train_test_split函数中，random_state设定训练集和测试集的划分模式，确保每次执行时划分结果一致，便于...
“这里的random_state就是为了保证程序每次运行都分割一样的训练集和测试集。否则,同样的算法模型在不同的训练集和测试集上的效果不一样。当你用sklearn分割完测试集和训练集,确定模型和初始参数以后,你会发现程序每运行一次,都会得到不同的准确率,无法调参。这个时候就是因为没有加random_state。加上以后就可以调...
如果是int,random_state是随机数生成器使用的种子;如果是 RandomState 实例,random_state 是随机数生成器;如果为 None,则随机数生成器是 np.random 使用的 RandomState 实例。 所以,在任何情况下都会使用随机算法。传递任何值(无论是特定的 int,例如 0,还是 RandomState 实例),都不会改变它。传递 int 值(0 或其...
state = random.getstate() 设置状态: random.setstate(state) 这个有什么用呢?在状态一样的情况下,生成的随机数是一样的,如下例子: import random # 保存内部状态state = random.getstate() print(random.randint(1,1000))print(random.randint(1,1000))print(random.randint(1,1000))print(random.randint(...
除了上述基本功能外,random模块还提供了更多高级的随机性操作。使用random.gauss()来生成服从高斯分布的随机数,使用random.choices()来进行带权重的随机选择,以及使用random.getstate()和random.setstate()来保存和恢复生成器的状态。 应用领域 随机性在许多领域中都有应用,包括: ...
2 第二步，查看random模块中的方法gauss，可以直接使用random.gauss如下图所示：3 第三步，查看random模块中的随机比特位，可以查看getrandbits，random.getrandbits如下图所示：4 第四步，获取random模块中的状态情况，直接使用getstaterandom.getstate如下图所示：5 第五步，查看random模块中的lognormvariate方法，...
random.getstate() 返回一个当前生成器的内部状态的对象 random.setstate(state) 传入一个先前利用getstate方法获得的状态对象,使得生成器恢复到这个状态。 random.getrandbits(k) 返回一个不大于K位的Python整数(十进制),比如k=10,则结果在0~2^10之间的整数。