train_test_split随机种子
时间: 2023-11-22 19:51:03 浏览: 42
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:
```python
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。
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:
```python
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。