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参数)可以彻底改变拆分的结果。 固定random_state后,每次构建的模型是相同的、生成的数据集是相
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...
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...
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(如cross_val_score)来评估模型性能时,也可以设置random_state来确保每次交叉验证都得到相同的结果。 from sklearn.model_selection import cross_val_score scores...
random_state=42) # 控制随机数生成器的种子 # 训练模型 rf_classifier.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = rf_classifier.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy}') ...
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=42,test_size=0.1) 1. 2. 3. 4. 优化参数:遍历字典中的参数取值。字典可以根据得到的结果继续更新,缩小上次的字典范围;字典中的数值根据自己的数据特点确定。 #导入随机森林模块 ...
rf_model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)# 训练模型 rf_model.fit(X_train,y_train)# 预测 y_pred=rf_model.predict(X_test)# 计算准确率 accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print("Accuracy:",accuracy) 在上述代码中,我们使用了scikit-learn库中的RandomForestClassifier类来...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) 5. 实现决策树 # 创建决策树模型dt_model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)# 训练模型dt_model.fit(X_train, y_train)# 预测dt_predictions = dt_model.predict(X_test)# 计算准确率dt_ac...
# 创建随机森林模型rf_model=RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=42)# 拟合模型rf_model.fit(X_train,y_train) 1. 2. 3. 4. 5. 输出预测概率 训练完成后,我们可以使用测试集来预测样本的类别及其对应的概率值。使用predict_proba方法可以获取每个类别的概率。
42 是 生命、宇宙和一切终极问题的答案。 重要的是, random_state 只是为随机生成器设置一个种子,因此您的训练测试拆分始终是确定性的。如果你不设置种子,每次都不一样。 相关文件: random_state : int , RandomState instance or None , optional (default= None ) 如果int , random_state 是随机数生成器...