random _state
时间: 2023-11-23 10:08:22 浏览: 27
随机状态(random_state)是机器学习中常用的一个参数,它用于控制随机过程的状态。在机器学习中,有些过程是本质上是随机的,例如随机森林模型的构建、数据集的生成和拆分等。如果不控制随机状态,每次运行这些随机过程的结果都会不同,这会给模型的评估和比较带来困难。因此,通过设置随机状态,可以使得这些随机过程的结果可重复,从而方便模型的评估和比较。需要注意的是,不同的随机状态会产生不同的结果,因此在比较不同模型的性能时,需要使用相同的随机状态。
相关问题
random_state
`random_state`是许多机器学习算法中的一个参数,用于控制随机数生成器的种子。它在算法中被用来随机初始化模型参数、划分数据集、打乱数据集等等,以确保每次运行算法时得到的结果是一致的。
通过设置`random_state`参数,我们可以确保每次运行算法时使用相同的随机种子,从而得到相同的结果。这在开发过程中非常有用,因为它可以使我们更容易地调试和比较不同的算法和参数组合。
需要注意的是,如果我们不指定`random_state`参数,那么每次运行算法时都会使用不同的随机种子,导致得到不同的结果。因此,在开发过程中,我们应该始终指定`random_state`参数,以确保结果的一致性。
random_state=100
random_state=100是一个参数,它用于设置随机数生成器的种子,以确保每次运行时生成的随机数是一致的。在机器学习中,设置random_state参数可以使结果可重复,方便调试和比较不同模型的性能。
以下是两个例子来演示random_state=100的使用:
1. 生成随机整数:
```python
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(random_state=100)
n_samples = 506
n_missing_samples = 3289
missing_samples = rng.randint(0, n_samples, n_missing_samples)
print(missing_samples)
```
输出:
[ 55 63 95 ... 47 68 92]
2. 随机森林分类器:
```python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=25, oob_score=True, random_state=100)
# 其他参数设置和训练过程省略
```
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