random_state 相当于随机数种子 random.seed() 。random_state 与 random seed 作用是相同的。 1.1 未设置随机种子按理 下面两段代码完全相同都没有设置 random seed。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。 importrandom foriin...
立即体验 在Python的机器学习库如scikit-learn中,random_state参数是一个常见的设置选项。它主要用于控制算法中的随机过程,确保实验的可重复性和稳定性。下面我们将深入探讨random_state的含义、作用以及在实际应用中的价值。 什么是Random_State? random_state,或称为随机种子,是一个整数或None值。当它为None时,每次...
2.2 构建决策树的函数 clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=42,splitte...
一、设置随机种子作用 random_state 相当于随机数种子random.seed() 。random_state 与 random seed 作用是相同的。 1.未设置随机种子案例 下面两段代码完全相同都没有设置 random seed。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。 1. import random for i in range(10): print(random.randint...
random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则。 random_state可以用于很多函数,我比较熟悉的是用于以下三个地方:1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林 1、划分训
在sklearn.model_selection 有 train_test_split函数用于将样本数据切分为训练集和测试集。 其中,参数 random_state 是这样描述的: random_state:int, RandomState instance or None, optional (default=None) If int, random_state is the seed used by the random number generator; If RandomState instance, ran...
作用:控制随机状态。 原因:为什么需要用到这样一个参数random_state(随机状态)? 在此先简单罗列三种情况: 1、在构建模型时: forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0) forest.fit(X_train, y_train) 2、在生成数据集时:
random_state 相当于随机数种子 random.seed() 。random_state 与 random seed 作用是相同的。 1.1 未设置随机种子按理 下面两段代码完全相同都没有设置 random seed。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。 import random for i in range(10): ...
在学习机器学习的过程中,常常遇到random_state这个参数,并且好多时候都是 random_state=42,感觉挺有意思的,这里做一个总结。 作用:控制随机状态。 问题:为什么需要用到这样一个参数random_state(随机状态)?看完文章你就会知道了。 一句话概括:random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来...
random_state 是一个在许多Python库(特别是数据科学和机器学习库)中经常遇到的参数,它主要用于控制随机数生成器的种子。通过设置相同的 random_state 值,可以确保每次运行代码时生成相同的随机数序列,这对于实验的可重复性至关重要。 作用 随机数生成:通过设置 random_state,你可以确保每次调用涉及随机性的函数时,得到...