train_test_split随机数

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。

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：

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。

def train_test_datasplit(samples): from sklearn.model_selection import train_test_split data = samples.iloc[:, 0:(samples.shape[1] - 1)] label = samples.iloc[:, -1] data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(data, label, test_size=0.33, random_state=42) return data_train, data_test, label_train, label_test代码讲解

这段代码实现了一个数据集的划分函数，将输入的样本数据进行划分为训练集和测试集，其中：

- `samples`：输入的样本数据，是一个 pandas DataFrame，包含若干行和若干列，其中最后一列为标签数据。
- `train_test_split`：是 scikit-learn 中的一个函数，用于将数据集划分为训练集和测试集，该函数的参数包括：

- `data`：数据集的输入特征，即前面所有列的数据。
- `label`：数据集的输出标签，即最后一列的数据。
- `test_size`：测试集所占比例，默认为 0.33。
- `random_state`：随机数种子，用于控制随机结果的可重复性。

- `data_train`：划分后的训练集输入特征。
- `data_test`：划分后的测试集输入特征。
- `label_train`：划分后的训练集输出标签。
- `label_test`：划分后的测试集输出标签。

该函数的返回值是一个包含训练集和测试集的 4 个元素的元组。