train_test_split随机种子

train_test_split函数中的random_state参数是用来设置随机数种子的。随机数种子是一个整数，它可以保证每次随机分割数据集时得到的结果都是一样的。如果不设置随机数种子，每次运行程序得到的结果都会不同。下面是一个例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成一个包含10个元素的数组
data = np.arange(10)

# 将数据集分割成训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.3, random_state=5)

print("训练集：", train)
print("测试集：", test)

在上面的例子中，我们将一个包含10个元素的数组分割成训练集和测试集，其中测试集占总数据集的30%。我们设置了随机数种子为5，这意味着每次运行程序得到的结果都是一样的。如果不设置随机数种子，每次运行程序得到的结果都会不同。

相关问题

train_test_split随机种子数的作用

train_test_split函数中的random_state参数是用来控制数据集随机划分的过程的。当我们设置了一个固定的随机种子数时，每次运行代码得到的随机结果都是一样的。这样做的好处是可以保证每次运行代码得到的结果是可重复的，方便我们进行调试和比较不同算法的效果。如果不设置随机种子数，每次运行代码得到的结果都是不同的，这样会给我们的实验带来不必要的麻烦。

def train_test_datasplit(samples): from sklearn.model_selection import train_test_split data = samples.iloc[:, 0:(samples.shape[1] - 1)] label = samples.iloc[:, -1] data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(data, label, test_size=0.33, random_state=42) return data_train, data_test, label_train, label_test代码讲解

这段代码实现了一个数据集的划分函数，将输入的样本数据进行划分为训练集和测试集，其中：

- `samples`：输入的样本数据，是一个 pandas DataFrame，包含若干行和若干列，其中最后一列为标签数据。
- `train_test_split`：是 scikit-learn 中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集，该函数的参数包括：

- `data`：数据集的输入特征，即前面所有列的数据。
- `label`：数据集的输出标签，即最后一列的数据。
- `test_size`：测试集所占比例，默认为 0.33。
- `random_state`：随机数种子，用于控制随机结果的可重复性。

- `data_train`：划分后的训练集输入特征。
- `data_test`：划分后的测试集输入特征。
- `label_train`：划分后的训练集输出标签。
- `label_test`：划分后的测试集输出标签。

该函数的返回值是一个包含训练集和测试集的 4 个元素的元组。