随机森林中的 random_state

Question

我刚刚学会了如何使用机器学习模型随机森林；然而，虽然我阅读了 random_state 参数，但我无法理解它的作用。例如，random_state = 0 和 random_state = 300 有什么区别 有人可以解释一下吗？

Answer 1

train_test_split 将数组或矩阵拆分为随机训练和测试子集。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。 当您使用 random_state=any_value 时，您的代码将在您运行代码时显示完全相同的行为。

Answer 2

此外，当我们使用 random_state 时，大多数人使用数字 42。

例如，random_state = 42，这是有原因的。 下面是答案。

数字 42 在道格拉斯·亚当斯 (Douglas Adams) 的《银河系漫游指南》中是“生命、宇宙和一切终极问题的答案”，由名为 Deep Thought 的巨型超级计算机在 750 万个周期内计算得出年。不幸的是，没有人知道问题是什么

Answer 3

随机森林通过随机采样数据和特征来引入随机性。由于这些随机抽样，对完全相同的数据运行 RF 可能会为每次运行产生不同的结果。将种子固定为常数，即 1 将消除这种随机性，并且每次运行都会产生相同的结果。