没想到竟然是软子哥让我明白了python中遇到的random_state

最新推荐文章于 2024-07-07 17:01:14 发布
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文章标签： python
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本文通过解析混核理论中关于随机性的讲解，深入探讨了Python中random_state参数的作用，即随机数种子的概念，解释了如何通过设定种子使随机结果可复现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

python 中一直遇到各种的random_state，也就是随机数种子。对这个内容查来查去，感觉也没遇见过让我特明白的一直似懂非懂，一直在用，但也没有彻底想明白咋回事儿。
谁寻思最近看混核理论竟然有一期以随机性作为主题，里面讲到了随机数种子，终于让我明白了这个种子到底是咋回事儿，为什么输入一个数值后就可以控制生成的随机性让每次产生的结果都一样。

B站链接
https://www.bilibili.com/bangumi/play/ep251048?from=search&seid=4277775457604008597
真惊喜，你永远不知道什么时候你的困扰就被解决了哈哈哈，我爱四十二，想嫁哈哈哈~

Python数据挖掘入门与实践 第二章2.1 关于random_state
paruda_nagao的博客
04-02 1412
random_state 之前的文章自己给自己挖了个坑，现在尝试来解决一下。 根据之前的代码，来看看，random_state的取值在0-20的时候， 是否会改变test_size和准确率。 import numpy as np import csv from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbor...
python randomstate_python sklearn模型中random_state参数的意义
weixin_39631632的博客
12-04 914
random_state 相当于随机数种子random.seed() 。random_state 与 random seed 作用是相同的。随机数种子代码演示：在1-100中取10个随机数第一段和第二段代码完全相同，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。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，...
python随机种子怎么用_关于python中的随机种子——random_state
weixin_39637457的博客
12-04 586
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、划分训练集和测试集的类train_test_split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...
Python中的random_state参数
小杜小杜
05-09 8074
Python中的random_state参数 random_state参数 刚踩进机器学习的坑，在熟悉算法的路上用的读代码的笨办法，在看KNN算法的代码的时候看到了一个random_state参数 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=2003) 看这段代码只知道是在拆分数据集为训练集和测
【冰糖Python】scikit-learn中的random_state参数
冰糖的小屋
05-14 2761
在使用svm.SVC时，想要获得测试数据上的预测概率计算AUC，必须指定random_state，否则结果可能不一致，而此现象在其他语言中没有见过，因此稳妥的方式是在所有允许指定random_state的情况下都要额外注意。然而需要注意的是，在多个不同的随机种子中结果是否稳定。但，sklearn中提到，random_state的存在并不意味着总是使用随机化，因为它可能取决于正在设置的另一个参数，例如shuffle。未指定random_state时，将使用numpy.random中的全局随机状态实例。
Python函数随机种子random_state
给我一点温度
07-25 5467
目录 1、划分训练集和测试集的类train_test_split 2、构建决策树的函数 3、构建随机森林 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，比较常见的是用于以下三个地方： 1、划分训练集和测试集的类train_test_sp...
关于python中的随机种子——random_state
dnjylhv2296的博客
11-19 2445
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、划分训练集和测试集的类train_test_split 　　随机数种子控制每次划分训练集和测...
Python,NetworkX的使用问题 networkx.exception.NetworkXError: random_state_index is incorrect
Lofit`Blog
07-13 4828
问题 使用 networkx画图遇到了如题的问题。 报错内容： Traceback (most recent call last): File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\networkx\utils\decorators.py", line 396, in _random_state random_state_arg = args[random_state_index] IndexError: tuple index out of range Th
random_state 与 random seed
小麦粒的Python
08-01 3899
random_state（）是随机数的种子。在同一份数据集上，相同的种子产生相同的结果，不同的种子产生不同的划分结果
《Python机器学习基础教程》第二章笔记：random_state的作用
python__reported的博客
06-18 4540
《Python机器学习基础教程》第二章笔记：random_state的作用一、random_state的作用：固定系数与截距二、random_state的取值是对系数排序的结果，random_state值越小，系数越大 一、random_state的作用：固定系数与截距 random_state的作用在于固定lr.coef_、lr.intercept_，保证每次模型的系数、截距一致 不加random_state时，系数与截距不停的变化： from sklearn.linear_model import Li
回答“关于用python做机器学习工作中的random_state参数到底是个什么意思”
xigewang_的博客
07-31 9430
我们在用python做机器学习的交叉验证工作时，常会遇到random_state参数，比如函数： KFold(n_splits=5, shuffle=False, random_state=None) 该函数用来做K折交叉验证。 n_splits：折数，int型，默认值为5. shuffle：对数据进行划分前是否进行洗牌。boolean型 random_state：int, RandomState instance 或 None, 默认为None。直译为“随机状态”。 只有当shuffle=T
【Python机器学习】sklearn模型中random_state参数的意义
最新发布
qq_45951891的博客
07-07 767
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，于是，百度一下，然后做一个总结。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控制随机模式。当random_state取某一个值时，也就确定了一种规则。1、训练集测试集的划分2、构建决策树3、构建随机森林。
【总结】python sklearn模型中random_state参数的意义
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xiaohutong1991的专栏
08-10 9万+
一、前言 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，于是，百度一下，然后做一个总结。 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，
Python random库
u014369877的博客
11-22 1413
import random 常用方法 # 0到1随机浮点数 ret = random.random() print(random.random()) # [1,3]双闭合区间随机int型数 ret = random.randint(1, 3) print(random.randint(1,5)) # [1,3）左开右闭合区间随机int型数 ret = random.randrange(1, 3) ...
Python状态设计模式
举的博客
04-29 958
定义状态设计模式 行为模式关注的是对象的响应性。它们通过对象之间的交互以实现更强大的功能。状态设计模式是一种行为设计模式，有时也被称为状态模式对象。在此模式中，一个对象可以基于其内部状态封装多个行为。状态模式也可以看作是在运行时改变对象行为的一种方式。 状态设计模式允许对象在其内部状态变化时改变其行为。这看起来就像对象本身已经改变了它的类一样。状态设计模式常用于开发有限状态机，并帮助协调状态处...
状态模式(python)
ponder008的专栏
10-19 3177
状态模式：当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类。 应用场景：一个对象的行为取决于它的状态，即它必须在运行时刻根据状态改变它的行为。如果控制状态转换的条件表达式过于复杂，就可以考虑使用状态模式。 关键点：把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系
Python：设计模式之状态模式
彭世瑜的博客
06-24 1346
状态设计模式 属于行为模式 一个对象可以基于其内部状态封装多个行为，状态模式也可以被看做是在运行时改变对象行为的一种方式 状态设计模式的3个主要参与者 1、State： 封装对象行为的接口，这个行为与对象的状态相关联 2、ConcreteState： 实现State 接口的子类，ConcreteState 实现与对象的特定状态相关联的实际行为 3、Context：定义了客户感兴趣的接口，Conte...
python简单学 状态模式【State Pattern】
m0_38096164的博客
02-15 500
状态模式是一种行为型设计模式，它允许对象在其内部状态发生变化时改变其行为，从而使得对象在不同的状态下有不同的行为。状态模式将对象的各种状态封装成单独的状态类，并在对象内部维护一个指向当前状态对象的引用。
Python状态模式介绍、使用
captain
07-27 1333
Python状态模式（State Pattern）是一种行为型设计模式，它允许对象在不同的状态下表现不同的行为，从而避免在代码中使用多重条件语句。该模式将状态封装在独立的对象中，并根据当前状态选择不同的行为。在状态模式中，状态定义为一个独立的类，并在其内部包含其自身不同状态下的操作。其主要功能是将状态和行为分离，提供更高级别的抽象，使代码更易于维护和扩展。在使用状态模式时，需要先定义状态类，然后在主对象中引用状态类，从而实现状态转换。在应用程序开发中，状态模式常用于游戏开发、自动售货机和交通信号灯等。
23种设计模式之python实现--State模式
天恒の永恒
04-18 2551
#理解 #事物往往有多种状态，对于每一种状态，响应同一种输入的反应不同，最典型的是有限状态机 #与策略模式不同的是State模式关注的是状态，将每一种状态封装，简化复杂的switch或驱动表对状态机的维护 #例子 #我们知道水有三种状态，冰，水，水汽，而且在加热或冷却的操作下会相互转化 class state: def heat(self,con): pass de
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