train_test_split不随机

train_test_split函数默认是随机划分训练集和测试集的，但是可以通过设置random_state参数来控制随机种子，从而使得划分结果不随机。例如，设置random_state=，每次划分的结果都是相同的。

相关问题

怎么设置train_test_split不随机

您可以通过设置随机种子来确保 train_test_split 不随机，例如：

from sklearn.model_selection import train_test_split

random_state = 42  # 设置随机种子
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=random_state)

在这个例子中，train_test_split 将根据随机种子（set.seed）设置来将数据集分成训练集和测试集，这将确保每次运行代码都会得到相同的训练集和测试集。

train_test_split不随机 random_state设置含义

train_test_split是一个用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它的作用是为了评估机器学习模型的性能和泛化能力。

random_state参数是用来控制数据集划分的随机性的。当我们设置random_state参数时，每次运行代码得到的划分结果都是一样的。这对于调试和复现实验结果非常有用。如果不设置random_state参数，每次运行代码得到的划分结果都可能不同。

在实际应用中，我们可以将random_state设置为一个固定的整数值，比如0或者42。这样可以确保每次运行代码时得到相同的划分结果。当我们需要与他人共享代码或者进行模型性能比较时，设置random_state可以保证结果的一致性。