train_test_split随机数
时间: 2023-10-04 11:05:00 浏览: 54
在使用 `train_test_split` 函数进行数据集划分时,我们可以通过指定 `random_state` 参数来控制随机数种子,以确保每次划分得到的结果都是一致的。
例如,设置 `random_state=42` 将会使用种子值 42 进行随机数生成,这样每次运行代码时,得到的数据集划分结果都是相同的。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
需要注意的是,如果不指定 `random_state` 参数,则每次运行代码时得到的数据集划分结果可能会不同。
相关问题
train_test_split随机数种子
train_test_split是一个常用的函数,用于将数据集划分为训练集和测试集。随机数种子是一个可选参数,用于控制数据集的随机划分过程。设置相同的随机数种子可以确保每次运行代码时得到相同的划分结果。
在sklearn库中,train_test_split函数可以通过设置random_state参数来指定随机数种子。该参数可以接受一个整数值作为输入,例如:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
在上述代码中,random_state被设置为42,这意味着每次运行代码时,数据集都会以相同的方式被划分为训练集和测试集。
导入train_test_split
以下是导入train_test_split的方法和作用的介绍:
```python
# 导入train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 作用:将数据集分为训练集和测试集
# 参数说明:
# train_data:所要划分的样本特征集
# train_target:所要划分的样本结果
# test_size:测试集占比,默认为0.25
# random_state:随机数种子,保证每次随机结果相同,默认为None
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data, train_target, test_size=0.3, random_state=0)
```