random_state=none

时间: 2023-09-29 10:06:00 浏览: 56
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Python库 | randomstate-1.11.0-cp35-none-win32.whl

random_state=None 是一个常见的参数，它在机器学习算法中经常使用。它用于控制随机数生成器的种子，以便在每次运行代码时都能获得相同的随机结果。当 random_state 设置为 None 时，每次运行代码时都会生成不同的随机结果。这在模型评估和调参时非常有用，因为我们希望能够比较不同参数下模型的性能。如果不需要复现结果，或者希望每次运行时都得到不同的结果，就可以将 random_state 设置为 None。
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RandomState

about magic_l1 toolbox

random_state=None

当 random_state 参数为 None 时，train_test_split 函数每次划分数据集时都会使用不同的随机数种子，这意味着每次的划分结果都不同。这种情况下，模型的训练和测试结果可能会有一定的波动，难以进行比较和优化。...

iaa.WithColorspace(to_colorspace, from_colorspace='RGB', hildren=None,name=None, deterministic=False, random_state=None)中random_state参数的含义

如果 random_state 参数为 None（默认值），则会使用当前系统时间作为随机数生成器的种子，这样每次生成的随机数序列都是不同的。通过设置相同的 random_state 参数，可以确保每次运行代码时生成的随机变量...

优化代码KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=5, p=2, weights='uniform') GradientBoostingClassifier(criterion='friedman_mse', init=None, learning_rate=0.1, loss='deviance', max_depth=3, max_features=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None, min_samples_leaf=1,min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0,n_estimators=100, presort='auto', random_state=None,subsample=1.0, verbose=0, warm_start=False)，出错TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'min_impurity_split'

这个错误是因为在 GradientBoostingClassifier 中的参数 min_impurity_split 已经被弃用，应该使用参数 min_impurity_decrease 来代替。你只需要将参数名 min_impurity_split 改为 min_impurity_decrease 即可解决该...

LogisticRegression(C=1.0，class_weight=None，dual=False，fit_intercept=True, intercept_scaling=1, max_iter=100，multi_class='multinomial' , n_jobs=None，penalty='12, random_state=None，solver='lbfgs ',tol=e.ee01,verbose=0,warm_start=False)

- random_state：随机数生成器的种子，用于重复可重复性实验。默认为 None。 - solver：优化算法。可以是字符串 newton-cg、lbfgs、liblinear、sag 或 saga。默认为 lbfgs。 - tol：收敛容忍度...

PCA( n_components=None, *, copy=True, whiten=False, svd_solver='auto', tol=0.0, iterated_power='auto', random_state=None, )

PCA（主成分分析）是一种常用的降维方法。它可以将高维数据映射到低维空间中，同时尽可能地保留原有数据的信息。...- random_state：指定随机数生成器的种子。默认为 None，表示使用默认随机数生成器。

解释svm_model = svm.SVC(C=100, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma=100, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=True, tol=0.001, verbose=False) #设置模型并写出参数

- random_state=None: 随机数种子为 None，表示使用默认的随机数种子。 - shrinking=True: 使用启发式收缩方式。 - tol=0.001: 停止训练的误差阈值为 0.001。 - verbose=False: 不启用详细输出。

In [107]: from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV In [108]: model_cv = LogisticRegressionCV(10) In [109]: model_cv.fit(X_train, y_train) Out[109]: LogisticRegressionCV(Cs=10, class_weight=None, cv=None, dual=False, fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0, max_iter=100, multi_class='ovr', n_jobs=1, penalty='l2', random_state=None, refit=True, scoring=None, solver='lbfgs', tol=0.0001, verbose=0)

这是一个使用scikit-learn库中的LogisticRegressionCV模型进行交叉验证的Python代码段。首先，从sklearn.linear_model模块中导入LogisticRegressionCV类。接着，创建一个LogisticRegressionCV对象model_cv，其中指定...

KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=3, n_init=10, n_jobs=1, precompute_distances='auto', random_state=None, tol=0.0001, verbose=0)

- random_state：随机数种子，用于控制每次初始化质心的随机过程，设置为一个固定值可以保证每次聚类结果一致。 - tol：聚类结果的收敛阈值，当两次聚类结果的差距小于该阈值时认为聚类已经收敛。 - verbose：是否...

lsvc_score = lsvc.score(X_test,y_test) print('Score', lsvc_score) kfold = KFold(n_splits=10, random_state=None) cv_results = cross_val_score(lsvc , X_train, y_train, cv=kfold, scoring="accuracy") print(cv_results)

这段代码使用了一个支持向量机分类器（LinearSVC）来对数据进行分类。首先，使用 score 方法计算模型在测试集上的准确率；然后，使用 K 折交叉验证（KFold）来对训练集进行评估，其中 cross_val_score 方法...

# 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', normalize=False, max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, penalty='l2', # 加入L2正则化 fit_intercept=True)这段中normalize意外实参

model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', normalize=False, max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, penalty='l2', # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # ...

激活函数选项：activation : {'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'}, default='relu' model = Pipeline([('Scaler',StandardScaler()),('MLP',MLPRegressor(hidden_layer_sizes=500, activation='relu',solver='adam', batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.01, power_t=0.5, max_iter=1000, shuffle=True, random_state=None, tol=0.0001, verbose=False, warm_start=False, momentum=0.9, nesterovs_momentum=True, early_stopping=False, validation_fraction=0.1, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, n_iter_no_change=10))]) clf = model.fit(X_train,Y_train)哪些参数可以修改

您可以修改以下参数： - hidden_layer_sizes：神经网络的层数和每层神经元的数量 - activation：激活函数选项，可选的包括 'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu' - solver：权重优化方法，可选的包括 'lbfgs', '...

def get_color(word, font_size, position, orientation, random_state=None, **kwargs): colors = ['#FF0000', '#00FF00', '#0000FF'] # 可以自定义颜色列表 return random.choice(colors)

- random_state：随机数生成器对象，可选参数，用于生成随机颜色； - **kwargs：用于接收可变数量的关键字参数，但在给出的代码中并未使用。 该函数的作用是为单词生成随机的颜色，其中colors列表中包含了三...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=1, solver='auto', max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)在这段代码中加入模型集成：通过将多个模型进行集成，可以提高模型的表现

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=i) model.fit(X_train, y_train) models.append(model) # 对测试集进行预测，并进行投票或加权平均 y_preds = [] for model in ...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np....

指出下列代码中哪些是叶子节点import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification def decision_tree_binning(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray, max_bin=10) -> list: '''利用决策树获得最优分箱的边界值列表''' from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier( criterion='gini', # 选择“信息熵”或基尼系数 max_leaf_nodes=max_bin, # 最大叶子节点数 min_samples_leaf=0.05) # 叶子节点样本数量最小占比 clf.fit(x_value.reshape(-1, 1), y_value) # 训练决策树 # 绘图 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree plt.figure(figsize=(14, 12)) # 指定图片大小 plot_tree(clf) plt.show() # 根据决策树进行分箱 n_nodes = clf.tree_.node_count # 决策树节点 children_left = clf.tree_.children_left children_right = clf.tree_.children_right threshold = clf.tree_.threshold # 开始分箱 boundary = [] for i in range(n_nodes): if children_left[i] != children_right[i]: # 获得决策树节点上的划分边界值 boundary.append(threshold[i]) boundary.sort() min_x = x_value.min() max_x = x_value.max() # max_x = x_value.max() + 0.1 # +0.1是为了考虑后续groupby操作时，能包含特征最大值的样本 boundary = [min_x] + boundary + [max_x] return boundary if __name__ == '__main__': data_x, data_y = make_classification(n_samples=100, n_classes=2, n_features=20, n_informative=2, random_state=None) bin_result = decision_tree_binning(data_x[:, 0], data_y, max_bin=20) bin_value = pd.cut(data_x[:, 0], bin_result).codes # 分箱的结果

在决策树节点中，叶子节点是没有子节点的节点，因此在代码中没有子节点的节点就是叶子节点。根据代码分析，如果children_left[i] != children_right[i]，则表示当前节点不是叶子节点，否则就是叶子节点。...

实验目的： 会用Python创建KMeans聚类分析模型； 使用KMeans模型对航空公司客户价值进行聚类分析； 会对聚类结果进行分析。 实验内容： 使用sklearn.cluester的KMeans类对航空公司客户数据进行聚类分析，把乘客分到不同的类别中。 数据集：air_data.csv 数据集大小：62052条不重复数据 原数据有40个属性，为了大家训练模型方便，本实验使用预处理后的标准化数据，该数据有5个属性。 数据说明： ZL：入会至当前时长，反应可能的活跃时间 ZR：最近消费时间间隔，反应最近一段时间活跃程度 ZF：消费频次，反应客户忠诚度 ZM：消费里程总额，反应客户对乘机的依赖程度 ZC：舱位等级对应折扣系数，一般舱位等级越高，折扣系数越大 载入训练数据、显示读入数据的前5行 训练KMeans聚类模型，把数据聚成5类 from sklearn.cluster import KMeans k = 5 model = … KMeans(algorithm='auto', copy_x=True, init='k-means++', max_iter=300, n_clusters=5, n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto',random_state=None, tol=0.0001,verbose=0) 检查每个聚类类别样本数、每个聚类类别中心点，统计聚类个数及中心点 画出5个聚类中心点在每个维度上的散点图，并按统一类别把聚类中心用线连接起来 分析聚类结果

kmeans = KMeans(n_clusters=k, init='k-means++', max_iter=300, n_init=10, random_state=0) pred_y = kmeans.fit_predict(data_scaled) # 统计每个聚类类别样本数、每个聚类类别中心点 labels = kmeans.labels_ ...

解释代码： def __init__(self, X, n_components, start_df, random_state, init_type): self.loc_, self.scale_, self.scale_inv_chole_, self.scale_chole_ = \ self.initialize_params(X, n_components, random_state, init_type) self.df_ = np.full(shape=n_components, fill_value=start_df) self.resp = None self.a_nm, self.b_nm = None, None self.E_gamma = None self.E_log_gamma = None self.E_log_weights = None self.wishart_vm = None self.kappa_m = None self.eta_m = None

这个方法接收参数 X，n_components，start_df，random_state 和 init_type。 初始化方法会使用 initialize_params 方法对 self.loc_，self.scale_，self.scale_inv_chole_ 和 self.scale_chole_...

kf = KFold(n_splits=k, random_state=rs)时候报错下ValueError: Setting a random_state has no effect since shuffle is False. You should leave random_state to its default (None), or set shuffle=True.

2. 将 random_state 参数设置为 None，这是默认值，表示使用随机种子来拆分数据集。 以下是两种解决方法的代码示例： 1. 将 shuffle 参数设置为 True python from sklearn.model_selection import ...

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