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可重复性、控制随机过...
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...
对于随机森林这个模型,它本质上是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变构建的模型。 对于数据集的生成,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变生成的数据集。 对于数据集的拆分,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state...
所以在sklearn 中可以通过添加random_state,通过固定random_state的值,每次可以分割得到同样训练集和测试集。因此random_state参数主要是为了保证每次都分割一样的训练集和测试集,大小可以是任意一个整数,在调参环节,只要保证其值一致即可。 所以,至于random_state=?随你喽...
关于python中的随机种子——random_state 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. random.seed & random.getstate & random.setstate 把这3个放到一起说,是因为random本质上生成的是伪随机数,而这3个函数,很好的体现了伪随机数这个特性 代码示例:seed 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 指定seed后,生成的随机数一样random.seed(1)print('随机数1:',random.random())...
import random state = random.getstate() random.setstate(state) - 将生成器的内部状态恢复到state的状态,一般由getstate()先获取state。 import random random.setstate(state) 该模块中,可以使用random.seed(a=None, version=2)方法指定a的指为一个确定数在编程时固定随机种子,这样在多次运行生成随机数的代码...
'setstate','shuffle','triangular','uniform','vonmisesvariate','weibullvariate'] #加载所需要的包 import random import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns random.random() 描述:random.random() 用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 ...
8. seed(a=None, version=2) method of random.Random instance Initialize internal state from hashable object. # 初始化随机数种子>>> def randnum():# 不设置种子,样本不固定return random.randint(1,6)>>> randnum()1>>> randnum()6>>> randnum()4>>> def randnumseed(seed=1):# 设置随机...
1、random.randint(x,y)--随机生成x-y范围内的任一整数 2、使用getstate()和setstate()可以复现random生成的随机数 3、使用random改善昨天的小游戏 def Game(): import random count = int(input("please insert the value:")) answer = random.randint(1,10) ...