在sklearn方法中更改random_state (在调整hyperparams之后)可以提供不同的精度
在sklearn中，random_state是一个参数，用于控制随机数生成器的种子。通过更改random_state的值，可以获得不同的随机性，从而影响模型的精度。
具体来说，random_state可以在以下几个方面对模型的精度产生影响：
- 数据集划分：在机器学习中，常常需要将数据集划分为训练集和测试集。通过设置相同的random_state值，可以确保每次划分的结果相同，从而使得模型的评估结果具有可比性。
- 模型初始化：某些机器学习算法在初始化时需要使用随机数。通过设置相同的random_state值，可以确保每次模型初始化的结果相同，从而使得模型的训练过程具有可复现性。
- 数据预处理：在数据预处理过程中，一些方法（如特征选择、特征提取等）可能会使用随机数。通过设置相同的random_state值，可以确保每次数据预处理的结果相同，从而使得模型的输入具有一致性。
需要注意的是，random_state的值并不会直接影响模型的精度，而是通过控制随机性来影响模型的可比性和可复现性。在调整超参数之后更改random_state的值，可以帮助我们评估不同超参数组合下模型的稳定性和一致性。
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2回答
数据集随机样本上超参数整定的缺点
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我经常使用非常大的数据集，在构建机器学习模型时检查所有相关的超参数组合是不切实际的。我正在考虑随机采样数据集，然后使用该示例执行超参数调优。然后，我将使用所选的超参数使用完整的数据集来训练/测试模型。
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浏览 0提问于2019-01-16得票数 1
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你应该在机器学习模型中使用随机状态还是随机种子？
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为什么ML模型中有不同的random_states？
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为什么在将数据分成训练集和验证集时使用random_state=1，而使用random_state=0来创建模型？
我原以为他们俩的价值是一样的。
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
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浏览 7提问于2022-07-17得票数 0
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如果您感兴趣，这里有一些代码：
model = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, oob_score=True, random_state=310, n_estimators=300)
model.fit(subset, train.iloc[:,-1])
考虑到训练、验证和测试数据集的良好精度分数，random_state是否会影响我的模型的泛化？
浏览 1提问于2019-03-08得票数 1
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要求澄清分类器的准确性
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我正在使用MATLAB中的分类学习者。在训练模型时，一些分类器的精度较高，而另一些分类器的精度较低。由于我是机器学习的新手，所以我想问一问，我们应如何从这一点出发，即我们是否只需要考虑精度最高的分类器？
浏览 4提问于2020-05-20得票数 0
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2019年的时候似乎腾讯云和阿里云都推出了SaaS加速器的计划，目前阿里云已经出了一款可以自己搭建应用的平台“宜搭”，想知道腾讯有没有出，或者有没有计划出一个类似的平台呢？~
浏览 939提问于2020-04-25
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科学学习的train_test_split( )方法
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浏览 0提问于2019-09-02得票数 4
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如果没有测试数据，我应该如何度量性能？
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我唯一的想法是找出验证集上的性能与实际数据上的测试集(一条回归线等)之间的关系，然后将公式应用于实际数据的验证集上的性能，以便在实际数据的测试集中(实际上不存在)找到它。
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浏览 0提问于2018-01-31得票数 1
1回答
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浏览 28提问于2018-08-23得票数 0
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如何在scikit学习(Python)中优化随机森林模型
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我有一个随机森林模型，使用scikit学习，如下所示：
model = RandomForestClassifier(criterion='gini',n_estimators=700,min_samples_split=4,min_samples_leaf=1,max_features='auto',oob_score=True,random_state=1,n_jobs=-1)
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浏览 5提问于2020-07-18得票数 0
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在不进行交叉验证的情况下，如何使用`shap.Explainer()函数解释机器学习模型？
python、cross-validation、shap、leave-one-out
背景下的问题
我想用SHapley加法exPlanations (SHAP)解释机器学习(ML)模型的结果，该模型是在库中实现的。作为函数shap.Explainer()的一个参数，我需要传递一个ML模型(例如XGBRegressor())。然而，在每次迭代中，离开一次交叉验证(LOOCV)，ML模型将是不同的，在每次迭代中，我将在不同的数据集上进行培训(1名参与者的数据将不同)。此外，模型将是不同的，因为我是在每次迭代中进行特征选择。
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在LOOCV中，如何使用shap.Explainer()函数的shap库来表示机器学习模型的性能？值得注意的是，我已经检查了几个教程(例如、
浏览 3提问于2021-06-23得票数 1
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当RandomForestClassifier使用RandomState时如何再现RandomState
python、scikit-learn、cross-validation
上下文：
我正在阅读文档的科学知识-学习。我对控制随机性部分感到惊讶，因为在我的例子中，我总是使用random_state with和整数来读取估计器在初始化分类器时应该使用np.random.RandomState实例，而不是在cv拆分上；在读取交叉验证结果部分的鲁棒性后，第一节认为：“好的，我理解它”，但是，在克隆部分中有一个警告：
from sklearn import clone
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
rng = np.random.RandomState(0)
a
浏览 16提问于2021-12-30得票数 0
8回答
量子密钥是真随机数生成器吗？
量子密钥管理服务
今天我在腾讯云上看见了"量子密钥管理服务 QMS",这个是真随机数吗？据我了解计算机生成的都是伪随机数。这个是什么原理？真随机数和伪随机数定义是什么？
浏览 1342提问于2018-03-15
1回答
调谐模型具有较高的CV精度，但测试精度较低。我应该使用调优模型还是未调优模型？
classification、scikit-learn、cross-validation、hyperparameter-tuning、gridsearchcv
我正在使用Sci Kit学习一个分类问题，并且困惑于如何正确地调优超参数以获得“最佳”模型。
Before任何调整，我的logistic回归分类器对测试集的准确率为74.6%。
为了为我的最终模型选择最优的参数，我用一个参数网格来拟合一个GridSearchCV对象-- to --我的训练数据，其中包含了Sci Kit学习的LogisticRegression分类器的默认参数。
我所拟合的GridSearchCV模型的CV精度为76.5%，表明该模型将比未调优模型具有更高的精度。
When --我在测试集上拟合并评估了调优模型，我的准确率为73%。
这是让我感到困惑的部分。我知道CV的结果应该
浏览 0提问于2023-02-21得票数 0
1回答
在GridSearchCV中对测试集进行预处理的问题
python、machine-learning、scikit-learn、cross-validation
我使用20%的数据集作为我的测试集，并使用GridSearchCV来实现K折交叉验证来调优超参数。
通过使用管道，我们可以将列转换器和机器学习算法一起放入GridSearchCV中。如果我为GridSearchCV设置了5折交叉验证，该函数将使用5个不同的训练和验证集来训练和验证每个超参数组合。据我所知，GridSearchCV使用5折分数的平均值来选择最好的模型。
那么我的问题是，它是如何转换测试集的？
我对此感到非常困惑，因为为了避免数据泄漏，我们应该只使用训练集来拟合转换器，但在本例中，我们有5个不同的训练集，而我不知道GridSearchCV函数使用哪一个来拟合和转换验证和测试集。
我
浏览 10提问于2021-11-17得票数 0
1回答
熊猫random_state到底是做什么的？
python、pandas、numpy、random
我在使用Pandas 的地方有以下代码
randomState = 123
sampleSize = 750
df = pd.read_csv(filePath, delim_whitespace=True)
df_s = df.sample(n=sampleSize, random_state=randomState)
这将生成一个示例数据帧df_s。每次我使用相同的randomState运行代码时，我都会得到相同的示例df_s。当我将值从123更改为12时，示例也会更改，所以我猜这就是random_state所做的事情。
我愚蠢的问题是:数字的改变对样本的改变有什么影响？我看了和，但看不清
浏览 3提问于2017-07-20得票数 8
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1回答
在sklearn方法中更改random_state (在调整hyperparams之后)可以提供不同的精度
machine-learning、scikit-learn、random-seed
我正在学习统计学习/ ML课程，目前正在做一个包括分类任务的项目，我有一些关于random_state参数的新手问题。我的模型的准确性根据random_state的不同而有很大的变化。我目前正在使用逻辑回归(来自sklearn.linear_model.LogisticRegression())。我尝试使用GridSearchCV方法调优超参数。 问题:我得到不同的预测精度，这取决于我使用的random_state。 我尝试过的方法:我尝试将random_state参数设置为全局状态(使用np.random.seed( randomState )并在脚本顶部将randomState设置为整数
浏览 155提问于2020-10-05得票数 0
1回答
分裂前的特征工程
feature-selection、feature-engineering、features、transformation
这是一个对原来封闭的帖子(这里)的姐妹贴子。由于数据转换部分是在数据分割后完成的，我想知道这种转换是否与我们如何对数据进行子采样有依赖关系呢？当我们选择不同部分的训练数据时，我们可以得到不同的转换结果。
但我个人认为很难说服自己:数据转换是否应该尽可能地保持不变和可泛化，跨越数据集的不同子样本？
此外，作为测试部分的数据也代表了真实世界的数据。难道我们不应该在分裂之前就对数据进行转换吗?我们能更多地了解“真实世界”中的数据是什么样子吗?我们不浪费数据吗？虽然我同意我们只对训练集进行转换，并在模型评估/训练阶段的预测过程中重新应用相同的训练集，但如果在实际部署过程中，我们对整个数据集进行转换，并
浏览 0提问于2022-04-10得票数 1
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