random_state

【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样

importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state
芜湖xin·2024-03-22 03:19

随机森林回归参数详解

随机森林回归参数详解类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构
今天也要加油丫·2024-02-04 23:32

随机森林回归器的参数详解

整体参数分类类型参数弱分类器数量n_estimators弱分类器的训练数据bootstrap,oob_score,max_samples,max_features,random_state弱分类器结构criterion
恒c·2024-02-04 23:01

pandas中，DataFrame.sample 的理解：

DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis=None)n（int或None）：
阿罗的小小仓库·2024-02-02 09:59

[机器学习]K-means——聚类算法

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#从sklearn中直接生成聚类数据#1.数据加载#生成（n_samples：样本点，centers：中心点，random_state
不知迷踪·2024-01-31 05:26

sklearn逻辑回归（Logistic Regression）多分类问题

penalty='l2',*,dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state
Yvesx·2024-01-27 14:50

随机数选取经验

\mPGES\06_QSAR\C2_cal_rdk.csv"forrandxin[8,12,42,50,65,78,105]:spliter=randomSpliter(test_size=0.25,random_state
DJ.马·2024-01-26 19:22

sklearn.cluster.Kmeans解析

n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state
JimmyFun·2024-01-23 14:48

（10-2-05）贷款预测模型

LRclassifier=LogisticRegression(solver='saga',max_iter=500,random_state=
码农三叔·2024-01-04 07:36

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [103, 10838]

X_train,X_test,y_train,y_test=cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4,random_state
K同学啊·2023-12-31 16:59

多项式核和高斯核进行SVM分类

fromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotaspltX,y=make_moons(n_samples=100,noise=0.15,random_state
!chen·2023-12-26 23:24

隐马尔可夫模型（HMM）****

random_state：一个整数或者一个
月疯·2023-12-23 16:39

t-SNE高维数据可视化实例

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportmanifold,datasets"""对S型曲线数据的降维和可视化"""x,color=datasets.make_s_curve(n_samples=1000,random_state
芒果很芒~·2023-12-18 08:20

train_test_split函数中random_state参数的含义

train_test_split函数中random_state参数的含义前言train_test_split函数使用random_state参数分析实验过程结论总结前言  train_test_split
Alice_lch·2023-12-04 06:26

sklearn.model_selection.train_test_split

其中有个参数叫做random_state也就是“随机种子数”，也就是该组随机数编号。
周倜吉·2023-11-28 18:38

【自然语言处理】利用sklearn库函数绘制三维瑞士卷

该函数的用法见sklearn官方文档：官网文档：sklearn.datasets.make_swiss_roll（）用法make_swiss_roll(n_samples=100,*,noise=0.0,random_state
TUSTer_·2023-11-28 09:54

划分训练集，验证集和测试集（keras）

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,Y,test_size=0.20,random_state
瓦碎·2023-11-26 14:59

transformers模型加载与seed随机状态

py-seeds（直接pip就可以安装，目前是0.0.2版本）importpy_seedsfromtransformersimportAutoModeldefstate_str(state_dict):random_state
ziuno·2023-11-12 04:28

【新人赛】阿里云恶意程序检测每周总结——混淆矩阵&word2vec

文章目录调整随机种子和取平均打印混淆矩阵添加第4类数据word2vecngram和word2vec向量拼接调整随机种子和取平均ngram(ngram_range(1,3))、subsample=1、10折固定random_state
solejay·2023-11-05 06:15

pandas常用数据操作记录

pd.read_csv("path",encoding="utf-9")df=pd.read_excel("path",sheet_name="Sheet1")#保存df=df.sample(1000,random_state
Hilbob·2023-11-05 03:28

sklearn.datasets.make_circles

目录参考资料sklearn.datasets.make_circles（n_samples=100，shuffle=True，noise=None，random_state=None，factor=0.8
赵孝正·2023-10-21 10:18

sklearn.datasets.make_blobs()函数详解

sklearn1.0.1sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,*,centers=None,cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state
Vertira·2023-10-21 10:07

sklearn的train_test_split

X_train,X_test,y_train,y_test=cross_validation.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3,random_state
照膽·2023-10-21 07:24

向下取样 under sampling

生成的数据子集小且不属于原数据集子样本选取：生成的数据子集小且属于原数据集fromimblearn.under_samplingimportRandomUnderSamplerrus=RandomUnderSampler(random_state
好风凭借力·2023-10-17 19:30

sklearn中的降维算法PCA和SVD

降维的实现五.重要参数n_components1.累积可解释方差贡献率曲线选择n_components2.最大似然估计自选超参数3.按信息量占比选超参数六.PCA中的SVD七.重要参数svd_solver与random_state
PURE-li·2023-10-16 10:20

sklearn机器学习：特征选择-Lasso

normalize=False,precompute=False,copy_X=True,max_iter=1000,tol=0.0001,warm_start=False,positive=False,random_state
Zen of Data Analysis·2023-10-14 19:16

【冰糖Python】scikit-learn中的random_state参数

sklearn中的一个重要参数是random_state，用于控制随机数生成器，即设定随机种子。比如，在train_test_split，svm.SVC中均存在random_state参数。
冰糖不在家·2023-09-30 15:37

【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。
佛系人僧·2023-09-15 04:43

random_state参数

KFold(n_splits=5,shuffle=False,random_state=None)该函数用来做K折交叉验证。
hlllllllhhhhh·2023-09-14 21:59

机器学习实战-系列教程8：SVM分类实战3非线性SVM（鸢尾花数据集/软间隔/线性SVM/非线性SVM/scikit-learn框架）项目实战、代码解读

非线性SVM4、非线性SVM4.1创建非线性数据fromsklearn.datasetsimportmake_moonsX,y=make_moons(n_samples=100,noise=0.15,random_state
机器学习杨卓越·2023-09-11 05:21

sklearn中的make_blobs

sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=None,cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state
Leo-Ma·2023-09-08 06:15

聚类算法数据生成器make_blobs

make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state
weixin_30794851·2023-09-08 06:14

sklearn 中 make_blobs模块

blobsklearn.datasets.make_blobs（n_samples=100，n_features=2，center=3，cluster_std=1.0，center_box=（-10.0,10.0），shuffle=True，random_state
weixin_30564785·2023-09-08 06:14

python中sklearn.datasets.make_blobs()函数用法

sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state
中南冉毛毛·2023-09-08 06:44

sklearn.datasets.make_blobs的使用

sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=None,cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state
callme杨森·2023-09-08 06:43

sklearn--make_blobs函数及相应参数简介

sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state
Thomas会写字·2023-09-08 06:42

make_blobs方法的使用

sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100,n_features=2,centers=3,cluster_std=1.0,center_box=(-10.0,10.0),shuffle=True,random_state
bingbangx·2023-09-08 06:11

ValueError: buffer source array is read-only

buffersourcearrayisread-onlyfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierclf=RandomForestClassifier(n_estimators=10,max_depth=3,random_state
UmbrellaG·2023-09-03 22:52

回答“关于用python做机器学习工作中的random_state参数到底是个什么意思”

我们在用python做机器学习的交叉验证工作时，常会遇到random_state参数，比如函数：KFold(n_splits=5,shuffle=False,random_state=None)该函数用来做
乌黑浓密的技术员·2023-09-03 06:23

mclust学习总结

mclustexample1importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=300,centers=4,cluster_std=0.60,random_state
我的心永远是冰冰哒·2023-08-15 03:02

神经网络调参--使用hyperopt调整超参数

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitx_train,x_val,y_train,y_val=train_test_split(seq_train,train_label,test_size=0.2,stratify=train_label,random_state
灯下夜无眠·2023-08-09 16:44

DataFrame抽取随机数据

df=pd.read_csv('xxxx.csv')new_df=df.sample(n=3,random_state=42)当然也可以针对某列进行抽样df['xxxx'].sample(n=3,random_state
Damien_J·2023-08-02 11:08

机器学习中的random_state参数

原因：为什么需要用到这样一个参数random_state（随机状态）？
金字塔的AI·2023-07-21 10:02

sklearn.model_selection模块介绍

数据集划分方法train_test_splittrain_test_split(*arrays,test_size=None,train_size=None,random_state=None,shuffle
小瓶盖的猪猪侠·2023-07-15 09:50

用户画像分析数据处理的思路

数据的预处理为提高运行效率，会随机抽取20%的数据样本df=df_orginal.sample(frac=0.2,random_state=None)；预览数据的类型df.info()和缺失值df.isnull
程what·2023-04-14 14:11

特征选择过滤器 - mutual_info_regression（连续目标变量的互信息）

sklearn.feature_selection.mutual_info_regression(X,y,discrete_features='auto',n_neighbors=3,copy=True,random_state
壮壮不太胖^QwQ·2023-04-12 08:47

cannot reshape array of size 541 into shape (541,580,775,1)问题解决！

#将数据集打乱随机分组x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(imgs,labels,test_size=0.4,random_state=random.randint
despacito,·2023-04-10 04:40

python中分类数据图形绘制（含图例）——代码解析

fromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#产生分类数据集及标签数据集X,y=make_moons(n_samples=50,random_state
11FIGHT11·2023-04-02 17:01

（1-3）sklearn库的模型----无监督学习

n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state
BlackTurn·2023-03-31 18:20

关于x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3, random_state=0)

X_test,y_train,y_test=sklearn.model_selection.train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.4,random_state
我是真的菜啊啊·2023-03-29 22:30
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