请问random_state设置为42的依据在哪里

random_state设置为42的依据源于一个梗，来自道格拉斯·亚当斯（Douglas Adams）的科幻小说《银河系漫游指南》。在小说中，超级电脑Deep Thought被问及生命、宇宙以及一切的终极问题时，它回答道：“答案是42”。这段梗在计算机科学和编程领域流传开来，成为一个有趣的文化符号。

在机器学习和数据分析领域，选择random_state为42并没有特别的科学依据或理论支持。它更多地是一种约定俗成的做法，被广泛使用并被认为具有良好的随机性质。因此，选择random_state为42主要是出于惯例和方便性考虑，以保证结果的可复现性。你也可以选择其他任意整数作为random_state的值，只要在同一次实验中使用相同的值，就可以得到相同的随机结果。

相关问题

【多选】分类正确率、混淆矩阵是评价分类模型效果的重要依据，下列编程语句有错误的是()(其中x , y是训练集和训练集标签，分别为DataFrame对象和Series对象) from sklearn.model_selection import train_test_split train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x,y, test_size=0.20，random_state=1e) from sklearn.linear_model import LogisticRegression 模型构建 clf = LogisticRegression(random_state=10,penalty='l1' ,solver='liblinear ') ####(1)#### 模型训练 clf.fit(train_x, train_y) 模型预测y_pred = clf.predict(test_x) print("分类正确率: " , round(clf.score(test_x, test_y),4))####(2)#### from sklearn.metrics import classification_report 输出主要分类指标的文本报告 print(classification_report(test_x,test_y)) ####(3)#### from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns 设置正常显示中文 sns.set(font='SimHei ')绘制热力图 ax = sns.heatmap(plot(test_y, y_pred), ####(4)#### annot=True,fmt= 'd ') ax.set_ylabel('真实') ax.set_xlabel('预测') ax.set_title('混淆矩阵热力图')

以下是错误的编程语句：

- 第一行代码中，test_size=0.20，random_state=1e 中的逗号应该改为小数点，即test_size=0.20，random_state=1e-1。
- 第二个错误在于print(classification_report(test_x,test_y))，应该是print(classification_report(test_y, y_pred))。

修改后的代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x, y, test_size=0.20, random_state=1e-1)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression(random_state=10, penalty='l1', solver='liblinear')
clf.fit(train_x, train_y)

y_pred = clf.predict(test_x)

print("分类正确率: ", round(clf.score(test_x, test_y), 4))

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(test_y, y_pred))

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
sns.set(font='SimHei')
ax = sns.heatmap(confusion_matrix(test_y, y_pred), annot=True, fmt='d')
ax.set_ylabel('真实')
ax.set_xlabel('预测')
ax.set_title('混淆矩阵热力图')

请你写一段使用sklearn依据波士顿房价数据库为基础的线性回归代码

下面是一个使用sklearn依据波士顿房价数据库为基础的线性回归代码示例：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("均方误差：", mse)

在这个例子中，我们首先加载波士顿房价数据库，然后使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们创建一个`LinearRegression`对象并使用训练数据对其进行拟合。最后，我们使用测试数据进行预测，并计算预测结果与真实结果之间的均方误差。