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...
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5, random_state=42) 总结 random_state参数在sklearn模型中起着关键的作用,它帮助我们控制模型训练和评估过程中的随机性,确保结果的可重复性和一致性。通过合理地设置random_state,我们可以更加有效地比较不同模型或不同参数设置的效果,从而做出更加准确的决策。相关文...
“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...
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...
# random_state参数表示随机种子,如果为0或不填,每次随机产生的随机数组不同。 from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=0.1, random_state=0) # sss对象用于划分数据集 X = train[0::, 1::] ...
1.1 scikit-learn参数介绍 1.1.1 导入 from sklearn.linear_model import LogisticRegression 1.1.2 版本 scikit-learn==0.21.3 1.1.3 参数 1.1.3.1 penalty l1、l2、elasticnet、none,默认l2 l1: l1正则,邻回归 l2: l2正则,套索回归 elasticnet: 弹性网络,是邻回归和套索回归的正则项的混合 ...
先看这个类的参数: class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=’auto’, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, bootstr...
逻辑回归模型原型 在scikit-learn 中逻辑回归原型如下:class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty=’l2’, dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=’warn’, max_iter=100, multi_class=’warn’, verbose=0, wa...
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(X, y, random_state=1) 这里,我们设定了random_state取值,这是为了在不同环境中,保证随机数取值一致,以便验证咱们模型的实际效果。
verbose=False, tol=0.0001, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1, algorithm='auto', return_n_iter=False) 1 2 3 4 所以实际使用中,对应也有两种方法。 在sklearn.cluster共有9种聚类方法,分别是 AffinityPropagation: 吸引子传播 AgglomerativeClustering: 层次聚类 ...