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)
问ValueError: estimator (random_state=42)的参数n_estimators无效EN集成学习肯定是在实战中最不可或缺...
2.1 划分训练集和测试集的类train_test_split xtrain,xtest,ytrain,ytest = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42) 随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式,其取值不变时划分得到的结果一模一样,其值改变时,划分得到的结果不同。若不设置此参数,则函数会自动选择一种随机模式,得到的训...
random_state 设为不同的值,得到不同的数据切分。 >>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state = 42) >>> X_train array([[4, 5], [0, 1], [6, 7]]) random_state = 42, 得到和早前一样的结果。 >>> X_train, X_test, y_train, y_test =...
42。randomstate是一个随机数生成器的种子，用于在机器学习中初始化权重和偏置，以及随机化数据集，设置一个较大的randomstate可以确保在重复运行算法时，结果有较高的稳定性。
在这个示例中,我们生成了一些随机的二维数据,并使用KMeans算法对其进行聚类。通过设置random_state=42,我们确保了每次运行代码时都会得到相同的聚类结果。你可以尝试改变random_state的值,并观察聚类结果的变化。
课程中删除一个点以后模型不一样主要是因为模型里没有添加random_state 的参数。 tree_clf2 = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, criterion=“entropy”, random_state=42) 增加参数以后模型就和之前一样。 同理,完整的数据如果没有增加 random_state 参数最后显示也是平行的三条线。 我不是很理解这个参数的...
my_pipeline = RandomForestClassifier(random_state=42, ..) # search parameter space & then refit another model with your # procedure on the discovered parameters. optimal = GridSearchCV(my_pipeline, params, refit=True, ...) optimal.fit(train_X, train_y) # get the new model trained with...
在这个例子中,通过设置 random_state=42,我们可以确保每次运行这段代码时得到的训练集和测试集都是相同的。 总之,random_state 是一个非常重要的参数,它能够帮助我们确保实验的可重复性并提高研究的可靠性。在实际应用中,我们应该根据具体需求合理地选择和设置这个参数的值。©...
这其实是个梗,在科幻小说(银河系漫游指南》里,42被认为是生命、宇宙以及任何事情的终极答案。所以很多程序员就喜欢用42来设置这个参数,感觉还挺有趣的! 宝子们,现在是不是对这个random_state参数有了更清楚的认识?以后在使用孤立森林算法的时候,可别忘了这个神奇的小参数,它能帮你解决不少麻烦事儿!我一起把...