train_test_split函数中random_state参数的含义

原创 已于 2023-10-08 16:13:17 修改 · 4.4k 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python #keras #sklearn #机器学习

于 2023-10-08 11:12:58 首次发布

train_test_split函数中random_state参数的含义

前言

  train_test_split函数是在机器学习/深度学习算法中，用于划分数据集的函数，按一定的比例划分数据集为训练集和测试集。在使用该函数时，不太理解random_state参数的含义，通过查阅资料，了解其含义，并做记录。

train_test_split函数使用

train_test_split函数需要导包使用：

from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(features,target,test_size=0.2, random_state=
最低0.47元/天 解锁文章
python - 啃书 第七章 模块、包和库 （二）
jhsxy2005的博客
10-28 960
常用第三方库 Pandas Pandas 中文网 Pandas是基于NumPy库的一种解决数据分析任务的工具库 Pandas库纳入了大量模块和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需的工具 Pandas库的主要功能有： 创建Series（系列）和DataFrame（数据帧）、索引选取和过滤、算术运算、数据汇总和描述性统计、数据排序和排名、处理缺失值和层次化索引等 系列 Series 系列与NumPy库中的一维数组（array）类似，能保存字符串、Bool值、数字等不同的数据类型 创建格式：pand
scikit-learn随机森林调参小结
weixin_33849215的博客
12-11 2022
　　　　在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF）的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项，以及和GBDT调参的异同点。 1. scikit-learn随机森林类库概述 　　　　在scikit-learn中，RF的分类类是RandomForestClassifier，回归类是...
random_state=42 的主要使用场景
最新发布
橘子的博客
10-17 915
在机器学习和数据分析中，random_state=42常用于控制随机性以保证结果可复现。主要应用场景包括：数据集划分、模型初始化、数据洗牌、交叉验证和特征选择。其原理是通过伪随机数生成器，使相同种子产生相同随机序列。使用场景包括教学演示、论文实验等需要可复现性的场合，但在生产环境和需要多样性的场景应避免使用。最佳实践是同时设置全局和局部随机种子，并注意不同库的随机源管理。42作为"魔法数字"的核心价值在于确保可复现性和调试便利性。
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 1481
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...
【chatgpt】train_split_test的random_state
Never Give Up
06-23 1357
在使用函数划分数据集时，参数用于控制随机数生成器的种子，以确保划分结果的可重复性。这样，无论你运行多少次代码，只要使用相同的值，得到的训练集和测试集划分就会是一样的。
keras: train_test_split中random_state如何理解
Justin01001的博客
09-10 2640
train_test_split 将数组或矩阵拆分为随机的训练和测试子集。 这意味着每次在不指定 random_state 的情况下运行它时，都会得到不同的结果，这是预期的行为。 例如： Run 1: >>> a, b = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5) >>> train_test_split(a, b) [array([[6, 7], [8, 9], [4, 5]]), array
数据集划分——train_test_split函数使用说明
beyond谚语的博客
09-30 4677
当我们拿到数据集时，首先需要对数据集进行划分训练集和测试集，sklearn提供了相应的函数供我们使用。
sklearn.model_selection.train_test_split函数
weixin_49346755的博客
06-15 2136
函数说明 train_test_split函数用于将数据集细分为训练集和测试集。参数*arrays表示待划分的数据集，可以是列表、numpy数组、scipy稀疏矩阵或pandas的数据。参数test_size如果为浮点数，则表示测试集占数据集的百分比；如果为整数，则表示测试集的数量。参数train_size如果为浮点数，则表示训练集占数据集的百分比；如果为整数，则表示训练集的数量。参数random_state表示随机数的种子，参数shuffle表示是否打乱数据。参数stratify是为了保持split前类的
【Python机器学习】 使用scikit-learn中train_test_split函数实现对模型的训练
zgsdlr的博客
02-23 2119
使用scikit-learn中train_test_split函数构建并训练模型
sklearn.model_selection.train_test_split(random_state=42) 与 np.random.seed(42)的联系和原理详解
用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
05-31 4092
np.random.seed() 利用随机数种子，使得每次生成的随机数相同。 问题： np.random.seed()是否一直有效 np.random.seed(Argument)的参数作用? Code 1 import numpy as np if __name__ == '__main__': i = 0 while (i < 6): if (i < 3): np.random.seed(0) print(np.random.randn(1, 5)) els
sklearn.model_selection.train_test_split函数中的random_state参数
weixin_42603332的博客
02-13 290
random_state 参数是一个随机数种子，用于控制随机数生成器的随机数产生规则。当指定了 random_state，每次使用该函数分割数据时，生成的随机数都是相同的，因此每次分割出来的训练集和测试集都是一样的。这对于对比和结果复现非常有用。 ...
sklearn的train_test_split函数的random_state
Mumu's Blogs
04-11 1万+
  我们使用sklearn进行机器学习之前，一般使用train_test_split来进行数据集的分割,其参数random_state代表什么呢？ >>>from sklearn.model_selection import train_test_split >>> x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] >>> y = [1,...
sklearn的train_test_split()各函数参数含义解释（非常全）
weixin_30646315的博客
08-02 4451
sklearn之train_test_split()函数各参数含义（非常全） 在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下： X_train,X_test, y_train, y_test =sklearn.model_selection.tra...
sklearn的train_test_split的random_state
Perfect_Accepted
07-22 1万+
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。比如每次都为1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。当为None时...
train_test_split参数含义
热门推荐
samsam2013的博客
06-15 3万+
在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，通常使用sklearn.cross_validation里的train_test_split模块用来分割数据。cross_validation已经弃用，现在改为从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数。简单用法如下：X_train,X_test, y_train, y_te...
train_test_split(random_state) [sklearn]
乘风破浪会有时
03-08 9397
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split( iris_dataset[‘data’],iris_dataset[‘target’],random_state=0)在SKILEARN中，train_test_split方法有一个参数叫random_state，它的用途是在随机划分训练集和测试集时候，划分的结果并不是那么随机，也即
Sklearn train_test_split参数详解
weixin_45913084的博客
04-10 2397
Sklearn train_test_split参数详解
机器学习：训练集与测试集分割train_test_split
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
08-01 1万+
在使用机器学习训练模型算法的过程中，为提高模型的泛化能力、防止过拟合等目的，需要将整体数据划分为训练集和测试集两部分，训练集用于模型训练，测试集用于模型的验证。此时，使用train_test_split函数可便捷高效的实现数据训练集与测试集的划分。
train_test_split()
weixin_46214961的博客
11-02 468
train_test_split
python train_test_split函数中的random_state参数
05-11
在使用Python中的`train_test_split`函数进行数据集划分时，可以通过`random_state`参数来设置随机种子，从而保证每次划分的结果一致。具体来说，当`random_state`参数设置为一个固定的值时，每次调用`train_test_split`函数划分的结果都是相同的，这对于模型评估和对比非常重要。 例如，如果你在使用`train_test_split`函数时想要确保每次划分的结果都一致，可以将`random_state`参数设置为一个固定的整数值（比如0或者1），这样每次划分的结果都会相同。如果不设置`random_state`参数，则每次划分的结果都是随机的，可能会影响模型评估和对比的结果。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值