换句话说,它相当于一个随机数种子(random seed)用来控制类或函数的随机模式。 例如在构建随机森里模型时,我们会用到random_state这个参数: rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rf.fit(X_train, y_train)
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
集成学习肯定是在实战中最不可或缺的思想了.毕竟都想把错误率低一点,再低一点,再低一点.看看kaggle大...
简单理解,在保持输入数据不变的情况下, 如果random_state 等于某个固定的值, 如42,将得到同样的数据划分; 如果random_state 等于另外某个值,将得到另外一份不同的数据划分; 如果random_state = None (默认值),会随机选择一个种子,这样每次都会得到不同的数据划分。 给random_state 设置相同的值,那么当别人重新...
1. random_state参数在KMeans算法中的作用 在sklearn的KMeans算法中,random_state参数用于控制聚类中心的初始化过程。KMeans算法在开始时需要随机选择几个点作为初始的聚类中心,而random_state参数则确保了每次运行算法时,初始选择的点是相同的,从而使得聚类结果具有可重复性。 2. 阐述为什么设置random_state是重要的 ...
random_state 是随机种子。因为 sklearn 生成决策树的过程中和随机相关(比如先处理哪个特征),所以随机数取得不同,可能影响决策边界的结果。我测试了一下,确实如你所说,在这个例子中,当固定随机数以后,两个决策边界一样了。 不过这不能改变这一小节的结论。我测试了一下,如果删除的是 106 号点,在同样的 random...
random.seed(42) numpy.random.seed(42) # 同时设置numpy的随机种子,以确保数据划分的一致性 # 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) # 训练并评估模型 # ... 在上述代码中,我们首先加载了一个数据集,并设置了随机种子。然后,...
在我看来,当我将 shuffle 设置为 False 时,我为 random_state 选择的数字无关紧要,我有相同的输出(random_state 42 或 2、7、17 等的拆分相同)。为什么?X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25,random_state=42,shuffle=False )但是,如果 shuffle 为 True,...
random_state是Python机器学习中用于控制算法随机性的参数,确保实验的可重复性和结果的一致性。它在多个场景中发挥重要作用,包