随机种子random_state,random seed

首先random_state和random seed是一样的,都是设置随机种子

在许多模型中都有random_state,例如SVC, ShuffleSplit()等,在模型中设置random_state作用就是可以使每次用相同的训练集相同参数可以得到相同的结果。不然的话,每训练一次,结果就会有波动。如果random_state都设置好,当别人拿到你的代码运行时就能得到和你一样的结果,复现你的过程。

特别注意:随机种子设置为0的时候结果也是一样的,除了不设置或设置为None时,产生的结果会不同

例:

不设置随机种子时,生成的随机数是变化的:

>>> random.seed()
>>> for i in range(10):
print(random.randint(1, 100))

31
14
40
70
62
34
5
74
60
78
>>> random.seed()
>>> for i in range(10):
print(random.randint(1, 100))

81
74
89
91
50
49
20
35
12
68
>>>

设置随机种子时,生成的随机数是不变的:

>>> random.seed(123)

>>> for i in range(10):
print(random.randint(1, 100))

7
35
12
99
53
35
14
5
49
69
>>> random.seed(123)
>>> for i in range(10):
print(random.randint(1, 100))

7
35
12
99
53
35
14
5
49
69

>>> random.seed(0)
>>> for i in range(10):
print(random.randint(1, 100))

50
98
54
6
34
66
63
52
39
62
>>> random.seed(0)
>>> for i in range(10):
print(random.randint(1, 100))

50
98
54
6
34
66
63
52
39
62

原文地址:https://www.cnblogs.com/alicewoo/p/9210513.html

时间: 2024-11-09 03:23:35

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C#如何生成一个随机种子for Random?

就这么写: Random rand = new Random((int)DateTime.Now.Ticks); 或者这么写: Random rand = new Random(new Guid().GetHashCode()); 然后用.Next()方法取到int数..Next()方法可以指定上下边界,包括lower边界,不包括upper边界. 更多信息请访问: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.random(v=vs.110).a

机器学习中的参数:随机种子(random_state)

random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式.当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则. random_state可以用于很多函数,我比较熟悉的是用于以下三个地方:1.训练集测试集的划分 2.构建决策树 3.构建随机森林 1.划分训练集和测试集的类train_test_split 随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式,其取值不变时划分得到的结果一模一样,其值改变时,划分得到的结果不同.若不设置此参数,则函数会自动选择一种随机

java中Random随机种子使用

在java中,通过Random生成随机数时,如果设置随机种子,则相同的种子,产生的随机数相同.若不设置则每次随机的不同. Random rnd = new Random(); rnd.setSeed(10);//用于设置种子. rnd.nextInt();// 用于产生随机数. rnd.nextInt(10); // 产生(0-9)数字.

datetime函数和random.seed()函数的应用

一,datetime 在python中datetime是一个库是一个模块也是一个函数,作用很多,这里面只对其做简单的最常用的讲解. 首先返回系统时间 import datetime nowTime=datetime.datetime.now() print nowTime 输出结果是: 2016-11-04 14:27:09.538000 返回当天日期 Today=datetime.date.today() print Today 输出的结果是:2016-11-04 时间间隔(这是一个time模

随机种子

random seed 1.python 随机选择&生成随机数 使用random模块 random模块是采用Mersenne Twister 梅森旋转算法来计算随机数,是一个确定性算法 import random values=[1,2,3,4,5,6] random.choice() #随机挑选元素 random.choice(values) >3 random.sample() #随机挑选多个元素 random.sample(values,2) [4,3] random.shuffle(

[Tips] pyton 设置随机种子

对于原生的random模块 import random random.seed(1) 如果不设置,则python根据系统时间自己定一个. 也可以自己根据时间定一个随机种子,如: import time import random seed = int(time.time()) random.seed(seed) 原文地址:https://www.cnblogs.com/immortalBlog/p/11511162.html

不要随便设置随机种子

随机数在太多的地方使用了,比如加密.混淆数据等,我们使用随机数是期望获得一个唯一的.不可仿造的数字,以避免产生相同的业务数据造成混乱.在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的,我们来看一段代码: public class Client { public static void main(String[] args) { Random r = new Random(); for(int i=1;i<4;i++){ System.out.println(&quo

随机森林(Random Forest)详解(转)

来源: Poll的笔记 cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 1 什么是随机森林?   作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性.最初,我是在参加校外竞赛时接触到随机森林算法的.最近几年的国内外大赛,包括2013年百度校园电影推荐系统大赛.2014年阿里巴巴天池大数据竞赛

随机森林(Random Forest)

 阅读目录 ?1 什么是随机森林? ?2 随机森林的特点 ?3 随机森林的相关基础知识 ?4 随机森林的生成 ?5 袋外错误率(oob error) ?6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 ?7 随机森林的Python实现 ?8 参考内容 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做市场营销模拟的建模,统计客户来源,保留和流失,也可用来预测疾病的风险和病患者的易感性