train_test_split随机数种子

train_test_split是一个常用的函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。随机数种子是一个可选参数，用于控制数据集的随机划分过程。设置相同的随机数种子可以确保每次运行代码时得到相同的划分结果。

在sklearn库中，train_test_split函数可以通过设置random_state参数来指定随机数种子。该参数可以接受一个整数值作为输入，例如：

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)

在上述代码中，random_state被设置为42，这意味着每次运行代码时，数据集都会以相同的方式被划分为训练集和测试集。

相关问题

train_test_split随机数

在使用 `train_test_split` 函数进行数据集划分时，我们可以通过指定 `random_state` 参数来控制随机数种子，以确保每次划分得到的结果都是一致的。

例如，设置 `random_state=42` 将会使用种子值 42 进行随机数生成，这样每次运行代码时，得到的数据集划分结果都是相同的。

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)

需要注意的是，如果不指定 `random_state` 参数，则每次运行代码时得到的数据集划分结果可能会不同。

如何设置train_test_split中的随机数种子

可以使用random_state参数来设置train_test_split中的随机数种子，例如：

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)

其中，random_state=42表示设置随机数种子为42。