在sklearn中需要train_test_split的random_state

在sklearn中需要train_test_split的random_state的完整攻略

在sklearn中，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。其中，random_state是一个可选参数，用于控制数据集的随机。本攻略将详细讲解在sklearn需要train_test_split的random_state的完整攻略，包括random_state的作用、如何合适random_state值、以及两个示例说明。

random_state的作用

在使用train_test_split函数时，如果不指定random_state参数，每次运行程序时，数据集的划分结果都会不同。这是因为train_test_split函数默认使用随机数生成器来划分数据。而如果指定了random_state参数，每次运行程序时，数据集的划分结果都相同。这是因为指定了random_state参数后，train_test_split函数使用的随机数生成器会使用相同的种子，从而保证数据集的划分结果相同。

如何选择合适的random_state值

在选择random_state值时，需要考虑以下几个因素：

1. 随机性：如果希望每次运行程序时，数据集的划分结果都不同，可以选择不同的random_state值。通常情况下，可以选择当前时间的时间戳作为random_state值，例如：

import time
from sklearn.model_selection import train_test_split

random_state = int(time.time())
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=random_state)

1. 可重复性：如果希每运行程序时，数据集的划分结果都相同，可以选择相同的random_state值。通常情况下，可以选择一个固定的整数作为random_state值，例如

from sklearn.model_selection import train_test_split

random_state = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=random_state)

1. 数据集大小：如果数据集小，可以选择较小的random_state值。如果数据集较大，可以选择较大的random_state值。通常情况下，可以选择一个介于1和数据集大小之间的整数作为random_state值，例如：

from sklearn_selection import train_test_split

random_state = 1000
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=random_state)

示例一：随机性

假设我们有一个数据集，我们想要其划分为训集和测试集。我们可以使用以下代码：

import time
from sklearn.model_selection import train_test_split

random_state = int(time.time())
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=random_state)

执行代码后，train_test_split函数会将数据集随机划分为训练集和测试集。由于我们使用当前时间的时间戳为random_state值，每次运行程序时，数据集的划分结果都会不同。

示例二：可重复性

假设我们有一个数据集，我们想要将其划分为训练集和测试集。我们可以使用以下代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

random_state = 42
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=random_state)

执行代码后，train_test_split函数会将集随机划分为训练集和测试集。于我们使用了固定的整数42作为random_state值，每次运行程序时，数据集的划分结果都会相同。