关于 from sklearn.model_selection import train_test_split 中的random_state参数

最新推荐文章于 2024-07-15 14:32:45 发布
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本文解释了random_state参数在机器学习算法中的作用，即作为随机数生成的种子，确保实验结果的可复现性。当设置相同的random_state值时，即使在不同的实例中也能获得一致的随机数序列。

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。

随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：

种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。


其实这个参数设置的意义就是为了保证模型运行结果的一致性 值已改可以随意(我猜)

sklearn 学习之 model_selection
我是欢乐谷啊~
05-07 4395
(1.1) sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)  这个数据分割器与之前学到的 GroupKFold()和GroupShuffleSplit() 有很大的不同，这个分割器既不要求我们对数据进行预先的分组（及运行split()函数是要求提供 groups 参数），也不让我们自行定义每次分...
sklearn.model_selection模块介绍
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07-01 5019
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sklearn的train_test_split()各函数参数含义解释（非常全）
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08-02 4472
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: model_selection
qq_39037910的博客
06-16 2749
model_selection 主要提供 交叉验证 和 结果评估 的工具, cross_validation 模块作为老版模块, 也拥有同样的方法, 在0.20.0版本中将会本移除, 因此尽量不要使用cross_validation 模块. sklearn.model_selection.train_test_split() 作用: 随机地将样本集合分为训练集和测试集.
sklearn学习——model_selection
weixin_44441131的博客
10-05 3317
0. 写在前面 本博客累积一些关于sklearn中model_selection中常用的函数. 1. 形成测试集和训练集 from sklearn.model_selection import train_test_split Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(wine.data,wine.target,test_size=0.3,shuffle=True) 2. 交叉验证 from sklearn.model_selection import c
sklearn.model_selection.train_test_split函数
weixin_49346755的博客
06-15 2144
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
机器学习sklearn.model_selection.train_test_split函数使用
libie_lt的专栏
03-25 8372
splitting = train_test_split(*arrays,**options) 如： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0, shuffle=False) 参数 参数说明 备注 splitting X_train list, length=2 * len(arrays) ...
sklearn.model_selection.train_test_split用法解析
liveshow021_jxb的博客
03-09 1094
一、API解析 sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays,test_size=None,train_size=None,random_state=None,shuffle=True,stratify=None) 该函数核心功能是：将样本数组或者矩阵按随机的方式分成训练集和测试集。 *arrays：数据的整体样本，类型可以是lists，numpy arrays，scipy-sparse matrices，pandas datafra...
sklearn.model_selection.train_test_split
wd_miracle
06-02 802
sklearn中， 对样本数据进行训练集和测试集分割的API ：sklearn.model_selection.train_test_split(*arrays, **options) 参数说明： array : 具有相同行数的样本数据序列（每个序列中的样本数要一致）； 可以有多个样本序列，序列可以是python list, numpy array, matrice,...
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强大的sklearn库可以解决的问题： train_test_split返回切分的数据集train/test： train_test_split(*array,test_size=0.25,train_size=None,random_state=None,shuffle=True,stratify=None) *array：切分数据源（list/np.array/pd.DataFrame/...
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01-09 7666
本篇文章通过具体数据做示例，总结了sklearn中模型选择model_selection模块常用函数的说明和使用方法。包括：1. 数据切分：train_test_split；2. K折交叉验证：KFold,StratifiedKFold,cross_val_score；3. 参数网格搜索GridSearchCV
​已解决from sklearn.model_selection import train_test_split报错​
weixin_67488654的博客
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①在prompt中输入conda list 查看自己的scikit-learn版本。②通过“conda update scikit-learn”进行更新，就OK啦！遇到这个问题一般是因为自己的版本不对应，可以通过一下步骤解决！
sklearn之Model Selection 估计器
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Model Selection 估计器 模型选择 (Model Selction) 在机器学习非常重要，它主要用于评估模型表现，常见的Model Selection 估计器有以下几个： cross_validate: 评估交叉验证的表现。 learning_curve: 建立学习曲线。 GridSearchCV: 用交叉验证从网格中一组超参数搜索出最佳超参数。 RandomizedSearchCV:用交叉验证从一组随机超参数搜索出最佳超参数。 交叉验证 ...
【Pytorch】进阶学习：深入解析 sklearn.model_selection 中的 train_test_split（划分数据集一步到位）
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🔥【Pytorch进阶】数据预处理神器！train_test_split让你划分数据集更高效🚀 🌵在机器学习中，数据集划分是确保模型泛化能力的关键。📚而train_test_split则是sklearn提供的强大数据划分工具。💻它能轻松实现数据的训练集和测试集划分，📈通过调整参数，你可以控制划分比例和随机性。🔍进阶用法更是能让你的数据预处理更精细。🎉掌握它，你的模型训练将更高效！ #Pytorch进阶 #train_test_split #数据集划分 #机器学习预处理
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谓之小一
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1.Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点： 简单高效的数据挖...
python sklearn模型中random_state参数的意义
FY_2018的博客
05-18 1429
很多人都把random_state解释为随机数种子。是不是很懵逼？什么是随机数种子？ 我也不知道什么是随机数种子。但是，随机数种子是为了保证每次随机的结果都是一样的 Example：sklarn可以随机分割训练集和测试集（交叉验证），只需要在代码中引入model_selection.train_test_split就可以了 代码： from sklearn import model_selection x_train, x_test, y_train, y_test = model_selectio
sklearn模块学习之-sklearn.model_selection.train_test_split
PzLu's Blog
07-20 759
sklearn模块学习之-train_test_split >>> import numpy as np >>> from sklearn.cross_validation import train_test_split >>> X, y
import os, shutil from sklearn.model_selection import train_test_split逐行解释
最新发布
11-11
<think>我们有两个导入语句需要逐行解释： 1. `import os, shutil` 2. `from sklearn.model_selection import train_test_split` 首先，解释第一行：`import os, shutil` - 在Python中，`import`语句用于导入模块（module），模块是一些预先编写好的代码，包含函数、类和变量等，可供我们在程序中使用。 - 这一行同时导入了两个模块：`os`模块和`shutil`模块。 - `os`模块：该模块提供了与操作系统交互的功能。例如，创建、删除目录（文件夹），改变当前工作目录，获取文件属性，执行系统命令等。使用`os`模块可以让我们在Python程序中方便地进行文件和目录操作。 - `shutil`模块：该模块名字来源于“shell utilities”，它提供了更高层次的文件操作功能，比如复制、移动、删除文件和目录。与`os`模块不同，`shutil`模块更专注于文件内容的操作，例如复制整个目录树。 因此，这一行的作用就是让我们能够在后续代码中使用`os`和`shutil`两个模块提供的各种功能。 然后，解释第二行：`from sklearn.model_selection import train_test_split` - 这一行使用了`from ... import ...`的语法，它从指定的模块中导入特定的函数（或类、变量等）。 - `sklearn`是Scikit-learn库的缩写，它是一个用于机器学习的Python库，提供了大量用于数据挖掘和数据分析的工具。 - `sklearn.model_selection`是Scikit-learn库中的一个子模块，主要包含用于模型选择和评估的工具，如数据集划分、交叉验证等。 - `train_test_split`是`model_selection`模块中的一个函数，用于将数据集随机划分为训练集和测试集。这在机器学习中非常重要，因为我们通常需要一部分数据用于训练模型，另一部分用于测试模型的性能。 - 使用这个函数时，我们需要传递数据集（特征和标签）以及其他参数，比如`test_size`（测试集比例）、`random_state`（随机种子，用于重现结果）、`stratify`（用于分层抽样，保持各类别比例）等。 - 导入后，我们可以直接使用`train_test_split`这个函数，而不需要写全模块路径。 例如，如引用[1]所示，调用方式为： ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.25, random_state=0, stratify=y_train) ``` 总结： - `import os, shutil`：导入操作系统的接口和高级文件操作模块。 - `from sklearn.model_selection import train_test_split`：从Scikit-learn库中导入用于划分训练集和测试集的函数。 这两行代码通常出现在数据预处理阶段，用于文件操作和数据集划分。 ### 相关问题 1. `os`模块的常用函数有哪些？ 2. `shutil`模块和`os`模块在文件操作上有何区别？ 3. 在机器学习中，为什么需要划分训练集和测试集？ 4. `train_test_split`函数中`random_state`参数的作用是什么？ 5. 分层抽样（stratify）在数据集划分中有什么作用？ </think>### 逐行代码解释 #### 1. `import os, shutil` ```python import os, shutil ``` - **`import os`**: 导入Python内置的`os`模块，提供操作系统相关的功能： - 文件/目录操作（创建/删除/重命名） - 路径管理（`os.path.join()`等） - 环境变量访问（`os.environ`） - 执行系统命令（`os.system()`） *常用于数据预处理阶段的文件操作*[^1] - **`import shutil`**: 导入Python内置的`shutil`（shell utilities）模块，提供高级文件操作： - 文件/目录复制（`shutil.copy()`） - 目录树递归操作（`shutil.rmtree()`） - 归档打包（`shutil.make_archive()`） *适合批量处理数据集时的文件管理*[^1] > 该行允许同时操作文件和目录系统，是数据处理流程中的基础准备步骤。 #### 2. `from sklearn.model_selection import train_test_split` ```python from sklearn.model_selection import train_test_split ``` - **`sklearn.model_selection`**: Scikit-learn库中负责模型选择和评估的子模块，包含： - 数据集划分工具 - 交叉验证类 - 超参数优化器 - **`train_test_split`**: 核心数据集划分函数，用于将完整数据集拆分为训练集和测试集： ```python X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( features, # 特征矩阵（如像素值） labels, # 标签向量（如分类类别） test_size=0.25, # 测试集占比（此处预留25%） random_state=0, # 随机种子（确保结果可复现） stratify=labels # 分层抽样（保持类别比例一致） ) ``` *实现机器学习的核心数据准备工作*[^1][^2] > 这是机器学习项目中的关键步骤，确保模型评估的客观性（在未见过的测试数据上验证性能）。 ### 典型使用场景 ```mermaid graph LR A[原始数据] --> B{import os, shutil} B --> C[清洗/移动数据文件] C --> D{from sklearn...train_test_split} D --> E[训练集] D --> F[测试集] E --> G[模型训练] F --> H[模型评估] ``` ### 相关问题 1. 为什么在机器学习中需要划分训练集和测试集？ 2. `random_state`参数在`train_test_split`中起什么作用？ 3. 如何处理不平衡数据集的分层抽样（stratify）？ 4. Scikit-learn还有哪些常用的数据预处理模块？ 5. 文件操作模块`os`和`shutil`的主要区别是什么？ [^1]: 引用自Scikit-learn官方文档 [^2]: 引用自Caffe模型实现示例
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