对random_state 设置一个固定的值,可以保证每次得到相同的训练集与测试集!
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,那么当别人重新运行你的代码的时候就能得到完全一样的结...
Lasso回归器要求使用默认参数train_test_split函数的random_state参数值要求为0 lasso回归应用 当数据特征存在多重共线性,特征矩阵不满秩,或者用普通线性回归过拟合的状况时,我们需要用lasso回归或岭回归来构建模型。 左边是lasso回归,右边是岭回归。 Lasso使用的是系数 的L1范式(L1范式则是系数 的绝对值)乘以正则化...
X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_train) # train_data:所要划分的样本特征集 # train_target:所要划分的样本结果 # test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量 # random_state:是...
#直接进行数据切分,注意random_state选的数字一样,那么每次切分所得也都一样 from sklearn.model_selection import train_test_split#创建切分器对象 X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(X,Y,test_size=0.25,random_state=0) from ...
X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0,stratify=y_train) # train_data:所要划分的样本特征集 # train_target:所要划分的样本结果 # test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量 ...
random_state:随机种子(根据你填的数字多少,它对最终的数据结果是有影响的,如果你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样。) stratify:是为了保持split前类的分布,这个参数很重要,具体的方法讲解如下:比如说你有100个样本数据,80个用于训练,20个用于测试,那么这个...
cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4, random_state=0) 参数解释: train_data:所要划分的样本特征集 train_target:所要划分的样本结果 test_size:样本占比,如果是整数的话就是样本的数量 random_state:是随机数的种子。
random_state:是随机数的种子。 随机数种子:其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样。 stratify是为了保持split前类的分布。比如有100个数据,80个属于A类,20个属于B类。如果tra...
我们在使用sklearn的train_test_split函数随机划分数据集生成training set 于test set时,在函数train_test_split中有一个参数为random_state。 random_state:随机数种子——其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。