random_state=100

random_state=100是一个参数，它用于设置随机数生成器的种子，以确保每次运行时生成的随机数是一致的。在机器学习中，设置random_state参数可以使结果可重复，方便调试和比较不同模型的性能。

以下是两个例子来演示random_state=100的使用：

1. 生成随机整数：

import numpy as np

rng = np.random.default_rng(random_state=100)
n_samples = 506
n_missing_samples = 3289

missing_samples = rng.randint(0, n_samples, n_missing_samples)
print(missing_samples)

输出：
[ 55 63 95 ... 47 68 92]

2. 随机森林分类器：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25, oob_score=True, random_state=100)
# 其他参数设置和训练过程省略

相关问题

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state =100)

这段代码使用了scikit-learn库中的train_test_split函数，将数据集X和标签y按照test_size的比例（这里是0.2）分成了训练集X_train和y_train以及测试集X_test和y_test。其中random_state是随机数生成器的种子，保证每次运行程序时得到的结果都是一样的。这段代码没有使用stratify参数，因此在分割数据集时没有考虑类别分布的影响。

以下是代码示例：

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=100)

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.read_excel(r"db聚类专用版.xlsx") df.head() from sklearn.model_selection import train_test_split #数据划分 X = df[["Bridge length (m)","Structural type","Pier type","Foundation type", "Bearing type","Plane linear"]] y = df[['Vulnerability grade']] xtrain, xtest, ytrain, ytest =\ train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=100) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier( n_estimators=100, random_state=8 ) rf.fit(xtrain, ytrain) #预测训练集结果 train_predicted = rf.predict(xtrain)

你好！这段代码使用了 `matplotlib.pyplot` 和 `pandas` 库，并读取了一个名为 "db聚类专用版.xlsx" 的 Excel 文件。

接下来，使用 `pandas` 的 `read_excel()` 函数将 Excel 文件读取为一个名为 `df` 的 DataFrame 对象，并调用 `head()` 方法显示前几行数据。

然后，从 `df` 中选择了一些特征列作为输入变量 `X`，选择了一个目标列作为输出变量 `y`。

接下来，使用 `train_test_split()` 函数将数据集划分为训练集和测试集。其中，`X` 是输入数据，`y` 是目标变量，`test_size=0.2` 表示将数据划分为 80% 的训练集和 20% 的测试集，`random_state=100` 表示设置随机种子以确保可重复性。

然后，导入了 `RandomForestClassifier` 类，并创建了一个名为 `rf` 的随机森林分类器对象。其中，`n_estimators=100` 表示决策树数量为 100，`random_state=8` 表示设置随机种子以确保可重复性。

接下来，使用训练集的数据 `xtrain` 和目标变量 `ytrain` 调用 `fit()` 方法来训练随机森林分类器模型。

最后，使用训练集的数据 `xtrain` 调用 `predict()` 方法来预测训练集的结果，将预测结果存储在变量 `train_predicted` 中。