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...
SVC(random_state=0)里有参数 random_state from imblearn.over_sampling import SMOTE SMOTE(random_state=42) 里有参数 random_state 上面一个是svd算法,一个是处理不平衡数据的smote算法,我都遇到了random_state这个参数,那么这个有趣的参数到底是什么呢? explanation random_state 相当于随机数种子,下面会有代码...
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Python的sklearn库中,random_state是一个常见的参数,经常出现在各种机器学习模型的初始化函数中。这个参数控制了模型训练过程中的随机性,对于模型的可重复性和结果的一致性至关重要。 随机性的来源 首先,我们需要了解机器学习模型中的随机性是从哪里来的。在机器学习中,随机性可能来源于数据集的划分、特征选择、模...
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}') ...
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42) clf.fit(X_train_scaled, y_train) # 预测测试集 y_pred = clf.predict(X_test_scaled) # 评估模型性能 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}")
rf=RandomForestRegressor(random_state=42) #一随机森林回归器为基础构造网络搜索回归器 grid=GridSearchCV(rf,param_grid=param_grid,cv=10)#十则交叉验证 grid.fit(x_train,y_train) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ...
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 实例化SelectPercentile,选择得分最高的50%的特征 selector = SelectPercentile(score_func=f_classif, percentile=50) # 使用训练数据拟合并转换数据 ...
importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# 创建特征数据集X=np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]])# 创建标签数据集y=np.array([0,1,0,1])# 划分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)print("训练集特征数据...