python - sklearn.model_selection.train_test_split 示例中的 "random-state"是什么？

标签 python numpy machine-learning random scikit-learn

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谁能给我解释一下 random_state 在下面的例子中是什么意思？

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.33, random_state=42)

为什么硬编码为 42？

最佳答案

这不是很明显吗？ 42 是 Answer to the Ultimate Question of Life, the Universe, and Everything .

严肃地说，random_state 只是为随机生成器设置一个种子，因此您的训练测试拆分始终是确定性的。如果不设置种子，每次都不一样。

Relevant documentation :

random_state : int, RandomState instance or None, optional (default=None)
If int, random_state is the seed used by the random number generator; If RandomState instance, random_state is the random number generator; If None, the random number generator is the RandomState instance used by np.random.

关于python - sklearn.model_selection.train_test_split 示例中的 "random-state"是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49147774/

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