random_state

keras: train_test_split中random_state如何理解

这意味着每次在不指定random_state的情况下运行它时，都会得到不同的结果，这是预期的行为。
Justin01001·2022-11-23 03:01

Sklearn : train_test_split()函数的用法

④test_size：（非必需）同上⑤random_state：（非必需）in
DebugYing·2022-11-23 03:30

基于python构建数据集5折交叉验证划分的方法

pipinstallscikit-learn安装相关代码如下：fromsklearn.model_selectionimportKFoldfolds=KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state
令狐傻笑·2022-11-22 11:33

朴素贝叶斯算法Sklearn实现的学习笔记

导入数据集生成器fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#随机生成500个类别数是5的分类数据X,y=make_blobs(n_samples=500,centers=5,random_state
Legna01·2022-11-22 07:38

采用线性回归对波士顿房价数据集进行建模

Unnamed:0’],axis=1)随机选择其中80%的样本作为训练数据，其余20%的数据作为测试样本3X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state
Greg_Han_·2022-11-22 01:24

sklearn.linear_model.Lasso解读

=‘deprecated’,precompute=False,copy_X=True,max_iter=1000,tol=0.0001,warm_start=False,positive=False,random_state
赵孝正·2022-11-21 03:29

【学习记录】python感知机实现鸢尾花分类

jupyternotebook运行感知机代码：代码解析importnumpyasnpclassPerceptron(object):def__init__(self,eta=0.01,n_iter=50,random_state
Nice_cool.·2022-11-21 02:26

【学习记录】python感知机

用python实现感知机输入参数：1）学习率eta:float2）遍历训练集次数：n_iter:int3）随机权重初始化种子：random_state:intimportnumpyasnpclassPerceptron
Nice_cool.·2022-11-21 02:26

numpy array转pytorch dataloader

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=1,test_size=0.3)#X_train=ndarray(N,3,62,47
weixin_43883815·2022-11-21 01:58

wordcloud生成词云图全是小方框

plt.figure(figsize=(20,10))#创建词云对象wordcloud=WordCloud(background_color='white',scale=2,collocations=False,random_state
muyi沐一·2022-11-20 09:22

支持向量机代码实现_sklearn实现支持向量机

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
华仲小师兄·2022-11-19 12:01

决策树可视化和DecisionTreeClassifier中的参数介绍

max_depth=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1,min_weight_fraction_leaf=0.0,max_features=None,random_state
小白学算法·2022-11-19 09:37

逻辑回归（LogisticRegression）中的参数（详解）

LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state
小白学算法·2022-11-19 09:07

DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. 问题解决

fromimblearn.over_samplingimportSMOTE#导入SMOTE算法模块#处理不平衡数据sm=SMOTE(random_state=42)#处理过采样的方法X,y=sm.fit_sample
weixin_39223665·2022-11-16 08:41

机器学习：随机梯度下降法

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportSGDClassifierfromsklearn.datasets.samples_generatorimportmake_blobs##生产数据X,Y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state
SuueF·2022-11-14 11:25

sklearn 笔记：高斯过程

,*,alpha=1e-10,optimizer='fmin_l_bfgs_b',n_restarts_optimizer=0,normalize_y=False,copy_X_train=True,random_state
UQI-LIUWJ·2022-11-13 17:33

Python sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier实例讲解

classsklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(base_estimator=None,*,n_estimators=50,learning_rate=1.0,algorithm='SAMME.R',random_state
wuxiaopengnihao1·2022-11-06 01:43

k-means算法API详解

n_clusters=8,init=’kmeans++’,n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances=’auto’,verbose=0,random_state
NongfuSpring-wu·2022-11-04 17:34

Python机器学习--算法实现--常用算法在Sklearn中的聚类算法和分类算法关键参数详解

n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state
扁舟钓雪·2022-10-28 07:23

lightgbm简单网格搜索

folds=KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=1333)oof_lgb=np.zeros(len(train))predictions_lgb=np.zeros
winner8881·2022-10-19 14:16

【机器学习】KMeans算法聚类分析可视化

n_clusters=8,init='k-means++',n_init=10,max_iter=300,tol=0.0001,precompute_distances='auto',verbose=0,random_state
秦哈哈·2022-10-04 07:20

BGD线性回归(批量梯度下降算法)实例

生成回归数据fromsklearn.datasetsimportmake_regressionX,y=make_regression(n_samples=100,n_features=1,noise=50,random_state
Unicorn .·2022-07-14 07:31

python机器学习之支持向量机——线性SVM决策过程的可视化案例

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp2、实例化数据集，可视化数据集X,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state
黎明之道·2022-07-09 07:46

Python 线性SVM决策过程的可视化

fromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.svmimportSVCimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#2、实例化参数，可视化数据集X,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state
bingbangx·2022-07-09 07:05

AttributeError: module ‘sklearn.datasets‘ has no attribute ‘samples_generator‘解决

啥啥模块或对象没有啥啥属性”问题，直接上网搜就可以，这个就是版本更新后，把这个sample_generator删掉了，直接这样调就可以：X,color=datasets.make_s_curve(2000,random_state
这个人很懒，还没有设置昵称...·2022-07-04 07:58

Pandas sample随机抽样的实现

sample()函数的语法格式如下：DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis
·2022-06-16 16:18

深度学习（一）多层感知器MLP/人工神经网络ANN

定义和公式1.多层感知器MultiLayerPerceptronMLP2.MLP实现非线性分类3.Keras介绍二、代码实战1.建立MLP模型实现二分类1.1进行数据分离：test_size=0.33,random_state
想要好好撸AI·2022-05-24 07:20

sklearn机器学习：K-Means初始质心怎么放

random_state初始质心放置的位置不同，聚类的结果很可能也会不一样，一个好的质心选择可以让
Zen of Data Analysis·2022-04-05 07:10

决策树算法

我们使用iris数据集构建一个决策树模型，我们使用数据的后两个维度并设置决策树的最大深度为2，最后通过export出iris_tree.dot文件；DecisionTreeClassifier初始化中的random_state
无风听海·2022-03-07 08:00

python实现简单的词云制作程序

:若包未安装,请使用pipinstallpackage_name进行包的安装.)最为核心的函数详解:WorldCloud函数wc=WordCloud(background_color="white",random_state
Talbot1·2022-02-18 12:55

Python机器学习——Sklearn——划分数据集——交叉检验

train_test_split随机划分训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.2,random_state
突破黎明前的黑暗·2022-02-14 07:35

sklearn.linear_model.LogisticRegression模型参数详解与predict、predict_proba区别以及源码解析

fromsklearnimportlinear_modellinear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,random_state
月上流骚头·2022-02-05 07:30

Python多项逻辑回归用LogisticRegression识别英文字母数据集letter-recognition.data

pd.read_csv读取数据集，可以看到它有20000个字母样本，每个字母又有16个特征三.遇到的一些坑train_test_split函数的基本用法是train_test_split(X,y,test_size,random_state
港来港去·2021-11-05 21:41

sklearn.decomposition.PCA的使用笔记

classsklearn.decomposition.PCA(n_components=None,copy=True,whiten=False,svd_solver=’auto’,tol=0.0,iterated_power=’auto’,random_state
罗石木·2021-06-06 01:30

python 如何通过KNN来填充缺失值

importnumpyasnpfromfancyimputeimportKNNfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建模拟特征矩阵features,_=make_blobs(n_samples=1000,n_features=2,random_state
·2021-05-21 15:37

Udacity 数据分析进阶课程笔记L44：交叉验证

features_test,labels_train,labels_test=\cross_validation.train_test_split(features,labels,test_size=0.4,random_state
有刺客·2021-04-21 19:42

训练集和测试集

用来测试和评估训练出来的模型好坏，不能用于训练模型我们将所有数据分成训练集和测试集两部分，我们用训练集进行模型训练，得到的模型再用测试集来衡量模型的预测表现能力train_test_split(x,y,test_size,random_state
Bounty_Hunter·2021-04-19 12:54

深度学习之简单分类

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasX,y=datasets.make_blobs(n_samples=1000,random_state
·2021-04-13 14:18

深度学习之简单分类

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasX,y=datasets.make_blobs(n_samples=1000,random_state
·2021-04-13 13:19

Python WordCloud 修改色调的实现方式

参数使得我们能够自定义颜色函数defrandom_color_func(word=None,font_size=None,position=None,orientation=None,font_path=None,random_state
·2021-03-13 05:23

pandas.DataFrame.sample随机抽样

函数名及功能该函数主要用于在数据集中取部分数据DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None
Elfe_W·2021-03-09 10:49

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

随机森林随机森林-概述集成算法概述sklearn中的集成算法随机森林分类器RandomForestClassifier重要参数控制基评估器的参数n_estimators：基评估器的数量【建立一片森林】random_state
萌宅鹿·2021-02-12 02:38

异常检测 初识pyod TASK5

该开始没有控制train_test_split的random_state,没有单一
周墨琦·2021-01-25 01:11

利用sklearn.svm分类后如何画出超平面

利用sklean的svm模块我们可以很容易做到分类：x_train,x_test,y_train,y_test=model_selection.train_test_split(x,y,random_state
fff2zrx·2020-09-16 23:32

将gcforest的每次相同运行的结果保持不变

gcforest的源码在https://github.com/kingfengji/gcForest运行example中的例子，使结果保持不变的措施：1.注释掉demo_mnist.py中的random_state
shashahi123·2020-09-16 22:57

Python中的随机种子——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。
weixin_45664706·2020-09-16 06:09

Python函数随机种子random_state

目录1、划分训练集和测试集的类train_test_split2、构建决策树的函数3、构建随机森林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。
小晓酱手记·2020-09-16 06:25

random seed与Random_State

1.numpy.random.RandomState函数用法2.randomseed与random_state
小白要变成大白·2020-09-16 06:10

关于python中的随机种子——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。
dnjylhv2296·2020-09-16 05:03

random_state 与 random seed

文章目录一、random_state介绍二、train_test_split里的random_state有趣的事，Python永远不会缺席培训说明一、random_state介绍  random_state
小麦粒·2020-09-16 05:48
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