random_state=22

在机器学习中，我们通常需要将数据集分为训练集和测试集。为了确保每次运行代码时生成的训练集和测试集相同，我们可以使用`random_state`参数。这个参数是一个随机数生成器的种子，它确保每次运行代码时生成的随机数序列相同。在引用中的例子中，`random_state=22`是一个固定的种子，它确保每次运行`make_classification`函数时生成的数据集相同。如果你想要生成不同的数据集，可以使用不同的`random_state`值。

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train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2,random_state=22)中random_state表示什么

在使用train_test_split函数时，random_state参数是用来控制随机种子的，它可以取任意整数。设置相同的random_state，每次生成的随机数都是相同的，这样可以保证每次运行代码时得到的随机结果都是一样的，方便我们调试代码。如果不设置random_state，每次得到的随机结果都会不同。

train_test_split(x,y ,random_state=22)

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。它的参数包括x和y，分别表示特征和目标变量。random_state是一个可选参数，用于设置随机种子，以确保每次划分的结果一致。

该函数的作用是将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集，以便进行模型的训练和评估。常见的划分比例是将数据集按照70%~80%的比例划分为训练集，剩余的20%~30%作为测试集。