随即种子是什么东西？有什么作用

随机种子（random seed）是一个用于初始化随机数生成器的起始值。在机器学习中，随机种子通常用于控制随机过程的可复现性。

随机数生成器通常基于某种算法，它接收一个种子作为输入，然后生成一个随机序列。如果使用相同的种子，每次生成的随机序列都会相同。这对于实验的可重复性和结果的一致性非常重要。

在使用随机种子的情况下，每次运行代码都会得到相同的随机结果。这在调试代码、比较不同模型或参数配置的性能时非常有用。通过指定相同的随机种子，可以确保在不同的运行中使用相同的训练集和测试集划分、相同的初始参数等。

例如，在使用 `train_test_split` 函数进行数据集划分时，指定相同的随机种子将确保每次运行时得到相同的训练集和测试集，从而更容易比较不同模型或算法在相同数据集上的表现。

综上所述，随机种子可以提供实验的可重复性和结果的一致性，并且在调试和比较模型时非常有用。

相关问题

seed()初始化随机数种子的作用是什么

在 Python 中，使用随机数的时候，通常需要用到 random 模块。而 seed() 是 random 模块中的一个函数，它的作用是用来初始化随机数生成器的种子。随机数生成器是根据种子来生成随机数的，如果种子相同，那么生成的随机数序列也是相同的。因此，使用相同的种子可以得到相同的随机数序列，这在某些情况下是非常有用的。比如，当需要在多次运行程序时得到相同的随机数序列时，就可以使用相同的种子来初始化随机数生成器。

随机数种子是什么意思

随机数种子是用于初始化随机数生成器的整数值。在同样的种子下，每次运行程序生成的随机数序列都是相同的。这样做的好处是可以使结果可重现，方便调试和验证模型的性能。如果不使用种子，则每次运行程序生成的随机数序列都是不同的，无法得到相同的结果。在深度学习中，随机种子的选择能够减少算法结果的随机性，使得每次运行实验产生的随机数都是相同的，从而更接近于原始作者的结果。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【Python学习笔记】深入剖析随机数种子](https://blog.csdn.net/Hunter_Murphy/article/details/109824918)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [随机数种子如何理解？](https://blog.csdn.net/weixin_44943389/article/details/130608549)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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