train_test_split中random_state
时间: 2023-10-24 14:07:37 浏览: 55
train_test_split中的random_state参数是用来控制数据集划分的随机性的。当我们设置了一个固定的随机种子(即random_state参数的值),每次运行代码时得到的数据集划分结果都是一样的。这在调试代码时非常有用,因为我们可以保证每次运行代码时得到的结果都是一样的,从而更容易地发现问题所在。
例如,我们可以这样使用train_test_split函数:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
这里我们将数据集划分成训练集和测试集,测试集占总数据集的20%,并且设置了随机种子为42。这样每次运行代码时得到的训练集和测试集都是一样的。
相关问题
train_test_split中random_state如何赋值
在train_test_split中,random_state可以被赋予任何整数值。如果你想要可重现的结果,可以将random_state设置为一个固定的数字,这样每次运行时都会得到相同的输出。如果你不想固定拆分,可以将random_state设置为None或不指定。在实际生产中,建议将random_state设置为某个固定数字,以确保测试结果的可重复性。
train_test_split中的random_state
train_test_split中的random_state是一个随机种子,它可以用来控制每次运行train_test_split时的随机拆分结果。如果不指定random_state,每次运行train_test_split时都会得到不同的结果。但是,如果指定了相同的random_state,每次运行train_test_split时都会得到相同的随机拆分结果。这在需要重复实验或者需要确保结果可重复性的情况下非常有用。
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