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当随机态为非随机态时,分层shufflesplit函数(scikitlearn)的不同结果
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<p>为了正确分类,我正在进行交叉验证。首先,我使用了scikit learn中的StratifiedKfold函数。在某种程度上,我想进行更多的迭代,于是我改为分层shufflesplit。有了这个新函数,我得到的结果就变了。最后,我意识到,如果我指定一个随机的_状态,我会得到与使用StratifiedKfold计算CV时得到的结果相似的结果。在</p> <p>总之,如果我指定random_state,对于不同的值,我得到的结果略有不同,类似于我用StratifiedKfold获得的结果(一次迭代,或者自己计算洗牌,如<a href="https://stackoverflow.com/a/22461353/2548301">here</a>)。但是,如果random_state为none或未指定,则结果将完全更改。在</p> <p>我检查了random_state为None时,列车和测试指标是不同的,并按预期进行了分层。在</p> <p>我没有随机数生成器的经验,但这对我没有任何意义</p> <p>看着代码,我意识到当random_state为None时,函数check_random_state被调用。如果seed为none,则此函数返回np.随机(<a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.utils.check_random_state.html" rel="nofollow noreferrer">link</a>)。在</p> <p>我给你写了一段有问题的代码。 如果我将注释行改为下面的一行,我会得到不同的结果。在</p> <pre><code>import numpy as np import sklearn as skl (...) #skCVs=skl.cross_validation.StratifiedShuffleSplit(classes,n_iter=iterations*kfoldCV,test_size = 1/float(kfoldCV),random_state=5) skCVs=skl.cross_validation.StratifiedShuffleSplit(classes,n_iter=iterations*kfoldCV,test_size = 1/float(kfoldCV)) for train,test in skCVs: (classification, ...) </code></pre> <p>我使用的是sklearn的0.14版本。在</p> <p>你有什么解释或线索可以帮助你理解发生了什么?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>(分层)ShuffleSplit在拆分之前随机洗牌数据。(伪)随机性由<code>random_state</code>构造函数参数控制。默认的<code>None</code>值意味着每个新调用将产生不同的洗牌。要获得确定性洗牌,您可以选择传递一个整数种子。在</p>
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