train_test_split怎么设置不随机

train_test_split函数可以通过设置random_state参数来实现不随机的划分。当random_state参数被设置为一个固定的值时，每次运行train_test_split函数时，都会得到相同的划分结果。

以下是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设X和y是你的数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

在上述代码中，random_state参数被设置为42。无论何时运行这段代码，都会得到相同的训练集和测试集划分结果。

相关问题

def train_test_datasplit(samples): from sklearn.model_selection import train_test_split data = samples.iloc[:, 0:(samples.shape[1] - 1)] label = samples.iloc[:, -1] data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(data, label, test_size=0.33, random_state=42) return data_train, data_test, label_train, label_test代码讲解

这段代码实现了一个数据集的划分函数，将输入的样本数据进行划分为训练集和测试集，其中：

- `samples`：输入的样本数据，是一个 pandas DataFrame，包含若干行和若干列，其中最后一列为标签数据。
- `train_test_split`：是 scikit-learn 中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集，该函数的参数包括：

- `data`：数据集的输入特征，即前面所有列的数据。
- `label`：数据集的输出标签，即最后一列的数据。
- `test_size`：测试集所占比例，默认为 0.33。
- `random_state`：随机数种子，用于控制随机结果的可重复性。

- `data_train`：划分后的训练集输入特征。
- `data_test`：划分后的测试集输入特征。
- `label_train`：划分后的训练集输出标签。
- `label_test`：划分后的测试集输出标签。

该函数的返回值是一个包含训练集和测试集的 4 个元素的元组。

from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,random_state=1)

根据提供的引用内容，可以看出train_test_split函数是来自sklearn.model_selection模块的一个函数。它的作用是将数据集划分为训练集和测试集。根据引用\[1\]，train_test_split函数的参数包括X（特征数据），y（目标数据），test_size（测试集的比例），random_state（随机种子），shuffle（是否打乱数据）。其中，X_train和X_test是划分后的训练集和测试集的特征数据，y_train和y_test是对应的目标数据。

根据引用\[2\]，当设置random_state为0时，划分的训练集和测试集的数据是固定的。X_test的形状是(5,)，表示测试集的特征数据有5个样本。X_train的形状是(15,)，表示训练集的特征数据有15个样本。X_test和y_test的值分别是\[18, 1, 19, 8, 10\]和\['A', 'B', 'A', 'B', 'A'\]。

根据引用\[3\]，当设置random_state为None时，每次运行train_test_split函数都会得到不同的划分结果。这意味着每次运行时，训练集和测试集的数据会随机划分。所以，根据问题中的代码，X_train、X_test、y_train和y_test的值会根据random_state的不同而变化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习sklearn.model_selection.train_test_split函数使用](https://blog.csdn.net/libie_lt/article/details/123732206)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [sklearn.model_selection.train_test_split](https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/74838102)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]