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。

相关问题

train_test_split的随机种子等于0回有什么结果

如果在使用 `train_test_split` 函数时，将随机种子设置为0，那么每次运行代码得到的结果都将是固定的。这是因为随机种子确定后，伪随机数生成器将按照相同的方式生成随机数。因此，如果多次运行代码并设置相同的随机种子，分割出的训练集和测试集将是相同的。这种情况下，每次得到的结果都是一样的，这可能会导致我们在模型选择和调参时出现偏差或错误。因此，我们通常会将随机种子设置为一个随机数，以避免这种情况的发生。

from sklearn.model_selection import train_test_split train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42,)

sklearn.model_selection.train_test_split函数是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数[^1]。通过导入该函数，你可以使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集[^2]。

下面是一个示例代码，演示了如何使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你的数据集是一个名为data的变量
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

在这个示例中，train_test_split函数将数据集data划分为训练集和测试集，其中测试集的大小占总数据集的20%。random_state参数用于设置随机种子，以确保每次运行代码时得到相同的划分结果。