random_state = seed 随机数种子如何设置
时间: 2023-12-06 17:44:57 浏览: 33
在机器学习中,我们经常需要使用随机数生成器来随机划分数据集、初始化模型参数等。为了使得实验结果可以重现,我们需要设置随机数种子。在 scikit-learn 中,我们可以通过设置参数 `random_state` 来指定随机数种子。一般来说,随机数种子可以设置为任何一个非负整数。以下是一个示例:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设我们想将数据集划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
在上面的代码中,我们将数据集按照 8:2 的比例划分为训练集和测试集,并且指定了随机数种子为 42。这意味着每次运行程序时,数据集都会按照相同的方式被划分为训练集和测试集。
相关问题
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = test_size , random_state = seed) 引入库
这行代码需要引入一些库,主要是用于数据集的划分。以下是示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
test_size = 0.2 # 测试集占比
seed = 42 # 随机数种子
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size, random_state=seed)
```
其中,`X` 为特征数据,`y` 为标签数据。`test_size` 表示测试集所占比例,`random_state` 表示随机数种子,用于保证每次划分的结果相同。`train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集,并返回四个变量,分别表示划分后的训练集和测试集的特征数据和标签数据。
请解释一下np.random.seed(seed) kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=seed)
np.random.seed(seed)是设置随机种子,可以使得程序中的随机结果可重复,因为每次产生的随机数序列都是相同的。StratifiedKFold是将训练/测试数据集划分为k个互斥的子集,保证每个子集数据分布相同。shuffle=True表示在划分之前先打乱数据集的顺序,random_state=seed是设置随机种子,可以使每次划分得到相同的结果。