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...
这里,42是一个任意的整数,它作为随机种子来确保每次运行代码时,决策树的构建过程都是相同的。 3. 为何在某些情况下需要固定random_state 在某些情况下,我们需要固定random_state参数,以便能够复现实验结果。这在进行模型调参、对比不同模型性能或者进行科学研究时尤为重要。通过固定random_state,我们可以确保实验的可重...
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...
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,得到的训练结果可能也就不同。
random_state = 42, 得到和早前一样的结果。 >>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) >>> X_train array([[2, 3], [8, 9], [0, 1]]) >>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) ...
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。
random_state = 42, 得到和早前一样的结果。 >>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) >>> X_train array([[2, 3], [8, 9], [0, 1]]) >>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) ...
RandomForestClassifier(max_depth=7, max_features=1, max_samples=0.9, n_estimators=50, random_state=42) The model was save using joblib. I load the model as follows model = joblib.load(modelPath) I make predictions as follow predictions = model.predict(XNP) yProbability = model.predict...
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...