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
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、生成的数据集是相同的、每次的拆分结果...
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...
“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...
2,random_state控制随机性,sklearn 版本的决策树不是遍历所有特征求不纯度,而是随机筛选一些特征进行计算(决策树本身具有的随机性)。所以这个设定会导致我们每次训练的结果都不相同。通过设定 random_state=0 (随便写个数字),控制决策树的随机性,便于我们分析其他的参数。random_state 默认是 None。
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时,你会发现"随机"出来的结果是同一个。
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size = 0.3,random_state=0)#30%为测试集,则70%为训练集 x_train.shape#查看训练集数据量 x_test.shape#查看测试集数据量 第四步:使用随机森林进行分类 Python中随机森林基本参数: ...
lrandom_state:随机生成器的种子。 返回: lX:形状数组(n个样本,n个特征) 输入样本。 ly:n个形状数组(n个样本,)或(n个样本,n个目标) 输出值。 lcoef:基础线性模型的系数。仅当coef为True时才返回。 1.2 生成各向同性高斯斑点用于聚类 X,y = make_blobs() ...