对scikit learn GridSearchCV的一致回答

Question

如何在sci kit learn中使用GridSearchCV获得一致的答案？我假设我得到了不同的答案b/c不同的随机数导致每次运行它时折叠都不同，尽管我的理解是下面的代码应该解决这个问题，因为默认情况下KFold有{}。在

clf = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=KFold(n, n_folds=10))

Answer 1

正如您在评论中指出的，predict_proba不是确定性的！在

但它确实接受一个随机的状态（就像KFold一样）。我以前发现，如果数据是以非随机顺序收集的，那么设置shuffle=False会导致非常糟糕的结果，因此，最好使用shuffle并将random_state设置为某个数字。在

来自the docs

class sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma=0.0, coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, random_state=None)

随机状态：int seed、RandomState实例或None（默认）

伪随机数生成器的种子，在对数据进行概率估计时使用。在

Answer 2

我想你在找这个参数：random_state=7

大多数有随机状态参数的东西都将其设为“无”，这就允许变化。在

必须将其设置为某个数字才能获得一致的结果。在

我把它设为7，因为我喜欢7。随便选一个号码。在