为什么用train_test_split每次结果不一样
时间: 2023-08-14 11:12:41 浏览: 144
train_test_split 函数在划分数据集时使用了随机性。默认情况下,它根据传入的数据的顺序进行划分,并受到 random_state 参数的影响。
当 random_state 参数被设置为一个固定的值时,train_test_split 函数将以相同的方式划分数据集,产生相同的训练集和测试集。这对于需要可重复的结果或调试目的很有用。
然而,当 random_state 参数没有被设置时(或设置为 None),train_test_split 函数将根据当前的随机种子生成一个随机值。这意味着每次调用函数时,都会产生不同的随机结果。
在实际应用中,我们通常希望每次划分数据集时都得到不同的结果,以确保模型在不同数据子集上进行评估。这有助于更好地了解模型的性能和泛化能力。
如果你希望得到相同的划分结果,你可以设置一个固定的 random_state 值,这样每次运行时都会得到相同的划分。
相关问题
python train_test_split函数返回值格式不一样
train_test_split函数返回值格式不一样的原因是因为该函数可以接收多个数组作为输入,而每个数组的长度可能不同,因此返回值的格式也会根据输入的数组的个数和长度而有所不同。一般情况下,train_test_split函数会返回一个元组,其中包含训练集和测试集的数据和标签。如果输入的是两个数组,则返回四个元素,分别为训练集数据、测试集数据、训练集标签和测试集标签。如果输入的是三个数组,则返回六个元素,分别为训练集数据、测试集数据、训练集标签、测试集标签、训练集数据2和测试集数据2。如果输入的是四个数组,则返回八个元素,以此类推。
以下是一个train_test_split函数返回值格式不一样的例子:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y = np.array([0, 1, 2, 3])
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
print("X_train:\n", X_train)
print("X_test:\n", X_test)
print("y_train:\n", y_train)
print("y_test:\n", y_test)
```
输出结果为:
```
X_train:
[[7 8]
[1 2]
[3 4]]
X_test:
[[5 6]]
y_train:
[3 0 1]
y_test:
[2]
```
train_test_split和random_split效果一样
train_test_split和random_split的效果不一样。train_test_split函数是用来将数据集拆分为随机的训练集和测试集,而random_split是用来随机划分数据集的。train_test_split函数可以指定random_state参数来保证每次的划分结果相同,以实现可重复的结果。而random_split函数则没有这个功能,每次划分的结果都是不同的。所以,train_test_split函数比random_split函数更适合用于机器学习中的训练和测试数据集的划分。
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