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sklearn mlp随机种子设置

时间: 2023-10-16 07:06:28 浏览: 91

//用到了time函数，获取系统时间值，做为随机种子 //用到了srand 设置随机种子 //用到了rand函数，用来产生随机

//用到了time函数，获取系统时间值，做为随机种子。 //用到了srand 设置随机种子 //用到了rand函数，用来产生随机数字的 //代码思路过程： //程序首先产生一个随机数字 //进入循环，提示用户输入要猜测的数字，范围是0到100 //接收用户输入的值num //分析输入的数值与要猜测数字的关系，并给出相应的提示， //如果输入的值大于要猜测的数字，提示大了 //如果输入的值小于要数字，提示小了 //如果输入的值与猜测的数字不一直就继续循环，如果一直结束循环 //给出恭喜你，猜对了的提示。 //程序结束前打印出玩家在整体过程猜测的值。 //其中声明了一个数组，用来保存过程中玩家猜测的数字。 //指针指在数组开头，遍历数组每一个元素，打印出来。

在引用\[1\]中，MLPClassifier的random_state参数用于设置MLP的随机种子。随机种子的作用是控制MLP的随机初始化过程，以确保每次运行时得到相同的结果。在这个例子中，random_state=1被设置为1，这意味着每次运行时都会得到相同的结果。这样做的目的是为了方便结果的复现和比较。 #### 引用[.reference_title] - *1* [【机器学习】基于sklearn-MLP多层感知机实例](https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/78817255)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [练习总结 +sklearn参数选择调优](https://blog.csdn.net/weixin_40924580/article/details/83245901)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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