1.2 设置随机种子案例 下面这两段代码设置了相同的 random seed(123),它们取的随机数就完全相同,多运行几次也是这样。 importrandom random.seed(123) foriinrange(10): print(random.randint(1,100), end=' ') 7 35 12 99 53 35 14 5 49...
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...
而第二段代码与第一段代码完全相同，仅在代码开头增加了一个 random.seed(123) 的语句。这意味着在每次运行时，生成的随机数序列始终是相同的，因为我们已经为随机数生成器设定了种子值为123。在第三段代码中，我们再次设置了 random seed（456），因此生成的随机数序列与前一例子不同，但与第一段代...
它每次取的结果就不同,它的随机数种子与当前系统时间有关。 第三段和第四段代码设置了相同的 random seed(123),它们取的随机数就完全相同,你多运行几次也是这样的。 第五段代码也设置了 random seed (456),但是与前面设置的不同,于是运行取随机数的结果也不同。 random_state 与 random seed 作用是相同的。
random.seed(123) for i in range(10): print(random.randint(1,100), end=' ') 7 35 12 99 53 35 14 5 49 69 设置了随机种子的值后,那么当别人重新运行你的代码的时候就能得到完全一样的结果,复现和你一样的过程。 二randstate的应用
第三段和第四段代码设置了相同的 random seed(123),它们取的随机数就完全相同,多运行几次也是这样。 第五段和第六段代码设置了 不同的random seed ,于是运行取随机数的结果也不同。 如果你在需要设置随机数种子的地方都设置好,那么当别人重新运行你的代码的时候就能得到完全一样的结果,复现和你一样的过程。
>>> random.seed(123) >>> for i in range(10): print(random.randint(1, 100)) 7 35 12 99 53 35 14 5 49 69 >>> random.seed(0) >>> for i in range(10): print(random.randint(1, 100)) 50 98 54 6 34 66 63 52 39 ...
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier 上提供了一个叫 splitter 的参数，random_state主要就是为这个参数而...
顺便说一句，sklearn的决策树其实并不完全是入门书籍（比如西瓜书）上那种简单算法，而使用了一些高效的...
在启动mysql服务时出现该错误: 本地计算机上的mysql服务启动停止后,某些服务在未由其他服务或程序使用时...