在sklearn方法中更改random_state (在调整hyperparams之后)可以提供不同的精度
在sklearn中，random_state是一个参数，用于控制随机数生成器的种子。通过更改random_state的值，可以获得不同的随机性，从而影响模型的精度。
具体来说，random_state可以在以下几个方面对模型的精度产生影响：
- 数据集划分：在机器学习中，常常需要将数据集划分为训练集和测试集。通过设置相同的random_state值，可以确保每次划分的结果相同，从而使得模型的评估结果具有可比性。
- 模型初始化：某些机器学习算法在初始化时需要使用随机数。通过设置相同的random_state值，可以确保每次模型初始化的结果相同，从而使得模型的训练过程具有可复现性。
- 数据预处理：在数据预处理过程中，一些方法（如特征选择、特征提取等）可能会使用随机数。通过设置相同的random_state值，可以确保每次数据预处理的结果相同，从而使得模型的输入具有一致性。
需要注意的是，random_state的值并不会直接影响模型的精度，而是通过控制随机性来影响模型的可比性和可复现性。在调整超参数之后更改random_state的值，可以帮助我们评估不同超参数组合下模型的稳定性和一致性。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
- 腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/tencent-ai）
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dla）
- 腾讯云大数据平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）
- 腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
- 腾讯云存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 腾讯云区块链（https://cloud.tencent.com/product/baas）
- 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iot）
- 腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpp）
- 腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）
- 腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/saf）
- 腾讯云云原生应用平台（https://cloud.tencent.com/product/tke）
- 腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/vr）
相关·内容
我正在学习统计学习/ ML课程，目前正在做一个包括分类任务的项目，我有一些关于random_state参数的新手问题。我的模型的准确性根据random_state的不同而有很大的变化。我目前正在使用逻辑回归(来自sklearn.linear_model.LogisticRegression())。我尝试使用GridSearchCV方法调优超参数。问题:我得到不同的
浏览 155提问于2020-10-05得票数 0
1回答
我有一个多标签数据，我使用MEKA (WEKA的多标签版本)使用不同的分类器进行了培训，并且MEKA给我的评估结果(例如准确性)与我从scikit的相同分类器获得的结果不同--请学习。因为我的数据是多标签的，所以我使用的是二进制关联方法(在MEKA和scikit-multilearn中都有)。现在，在MEKA中，我从BR>SMO的<
浏览 0提问于2018-03-04得票数 1
1回答
我使用sklearn计算分类器和黄砖的平均精度和roc_auc，绘制roc_auc和精确回忆曲线。问题是，包在这两个指标中都给出了不同的分数，我不知道哪一个是正确的。所用的守则：from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfro
浏览 2提问于2020-11-02得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在构建一个分类器，它通过贷款俱乐部的数据，并选择最好的X贷款。我已经训练了一个随机森林，并创建了常见的ROC曲线，混淆矩阵等。我从阅读其他问题中了解到，，但有没有其他方法可以看到这些情况的混淆矩阵？(
浏览 2提问于2015-09-17得票数 10
回答已采纳
2回答
我有一个最后的函数acc，它将取一个矩阵并分析它的性能指标，如精度、精度、F1等，返回一个命名列表(具有准确性、F1等)：我正在寻找的最终输出是一个表，其中列出了所有的超参数组合，并在它们旁边的列中列出了不同的性能度量method中列出的dist参数之间更改dist参数，在我的meths中更改hclust<em
浏览 1提问于2020-05-08得票数 0
正如预期的那样，每次更改时，我的算法都会给出不同的精度。现在我必须在我的大学提交一份报告，我无法理解最终的准确性。我应该选择我得到的最大精度吗？或者我应该用不同的RandomStates运行它，然后取其平均值？还是别的什么？
浏览 1提问于2018-03-29得票数 6
当为sklearn DecisionTreeClassifier更改输入列的顺序时，精度似乎会发生变化。不应该是这样的。我做错了什么？但由于没有提供代码，被调查的人被否决了。编辑在将重新排序应用于整个数据集时，我发现不同的结果仍然存在。# 0.7062937
浏览 4提问于2020-05-26得票数 1
回答已采纳
我有一些培训管道，它大量使用XGBoost而不是scikit学习，这仅仅是因为XGBoost干净地处理空值的方式。然而，我的任务是将非技术人员引入机器学习，并认为最好采用单树分类器的概念，并讨论XGBoost 一般如何使用这种数据结构并“将其置于类固醇中”。具体来说，我想要绘制这个单树分类器来显示切点。指定n_estimators=1是，大致相当于使用的DecisionTreeClassifier
浏览 0提问于2018-11-09得票数 11
回答已采纳
我知道我可以重新平衡数据集，但问题是，很多其他奇怪的事情正在发生，这意味着各种事件，但这并不代表我试图预测的事件的确切类型。我发现，通过使用基于以下误差度量的国产logistic回归分类器，然后使用scipy.optimimize.minimize和方法=‘Powell’对参数进行调优以最小化该度量，我获得了很好的预测性能：这允许我包含完整的数据集(忽略权重和再平衡考虑因素)，当分类器开始错误地包含其他类型的不应该被该分类器捕获的事件
浏览 0提问于2021-04-21得票数 0
回答已采纳
3回答
训练-测试分离的缺点
、、、
“火车/测试分割确实有它的危险，如果我们进行的分割不是随机的怎么办?如果我们的数据的一个子集只有来自某个州的人，有特定收入水平的员工，而没有其他收入水平的员工，只有女性，或者只有某个年龄段的人，那该怎么办？(想象一下，一个文件是由这些人中的一个人排序的)。这就是交叉验证的用武之地。”上面提到的大多数博客我都不理解。我认为缺点不是太合适，而是不合适。当我们拆分数据时，假设状态A和B成为训练数
浏览 57提问于2019-02-27得票数 1
回答已采纳
在本例中，我将在每个循环中更改test_size。它将如何影响random_state所做的工作？另外，random_state是一些分类器(如sklearn.svm.SVC和sklearn.tree.DecisionTreeClassifier )的参数。，因为它是在定义分类器时使用的。目前还没有提供数据。假设对多个测试大小中的每一个执行多次以
浏览 2提问于2018-04-11得票数 3
回答已采纳
我正在阅读的文档，我看到它使用作为初始化。可以使用它在sci-py中实现的k++初始化函数吗？在阅读他们的文档时，我假设唯一的方法是使用K- means算法，但不要训练任何数量的迭代，如下所示：D = 2 # dimension这是否可行，或者有没有一种直接的方法来正确使用他们<e
浏览 0提问于2016-07-05得票数 1
我正在用高度不平衡的数据构建一个分类器。我在测试中感兴趣的策略是使用3不同重放数据集构建一个模型。换句话说，每个数据集都有来自稀有类的所有样本，但只有丰富类()的n个样本。我想在每个重放数据集上安装3个不同的VotingClassifiers，然后使用另一个VotingClassifier (或类似的)组合单个模型的结果。我知道构建一个单一的投票分类器是这样的：
# First M
浏览 0提问于2019-02-05得票数 6
2回答
我不知道问题出在我拆分数据集的方式上，还是我做错了什么，但每次我运行de程序时，我都会得到不同的准确性。有人能帮我找出问题所在吗？ExtraTreesClassifier, GradientBoostingClassifierfrom sklearn.model_selectionimport train_test_split
from sklearn.naive_bayes import Gauss
浏览 0提问于2017-11-22得票数 0
作为一个科学知识的初学者，并试图对虹膜数据集进行分类，在交叉验证阶段，我在将评分标准从scoring='accuracy'调整到其他方面时遇到了问题，比如精度、召回、f1等等。但是，当我使用，打分=‘精度’时，它会引发：1)我想，之所以会出现上述情况，是因为“精度”和“回忆”是在</
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个很大的数据集D，我使用下采样方法来平衡，称为imblearn包中的RandomUnderSampler，它减少了大多数类的数据。这是对数据集的平衡版本执行PCA后数据集的最小3d投影：
我尝试了RandomForestClassifier，BaggingClassifier，KNN和MLP分类器等，通过sklearn包进行了一些超参数调整，甚至LocalOutlierFactor，但是即使我使用的是平衡
浏览 4提问于2022-05-17得票数 0
我正在试图生成一系列的合成数据集使用make_classification在科学学习，与不同的样本大小，概率(即比例的积极类)，和准确性。改变样本的大小和流行率是相当简单的，但我有困难生成任何数据集，其准确性低于50%使用logistic回归。使用信息列的数量、每个类的集群数以及flip_y参数(它随机地翻转给定比例的观测结果)似乎降低了准确性，但没有我想要的那么多。是否有办法改变make_clas
浏览 5提问于2015-06-08得票数 1
回答已采纳
我注意到sklearn mutual_info_classif函数中的行为与我在互信息目标中所期望的不一致。给定一组列'A‘、'B’、'C‘和一个因变量y，所计算的相互信息可以是所有特征与y(单个标量)或单个特征与y(标量列表)之间的相互信息。基于此，我不确定sklearn返回给我的值是什么，因为值随功能的顺序而变化，并且随输入的功能的</em
浏览 5提问于2021-02-17得票数 2
回答已采纳
2回答
如果我运行我的脚本2次，我会得到不同的决策树，因为算法的random_state。
我试图修复random_state( random_state=0)，但它仍然不起作用。我想删除我的决策树的随机性，但我找不到一个明确的解决方案。
浏览 34提问于2019-06-17得票数 2
2回答
对于在多核上运行时使用np.random.RandomState和sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV的正确方法，我感到困惑。我使用RandomState生成伪随机数，这样我的结果是可重复的.我给了RandomizedSearchCV一个RandomState实例，并设置了n_jobs=-1，这样它就可以使用所有六个核心。在多个核上运行会引入一个异步元素。我希望这将导致来自不同核
浏览 2提问于2018-12-11得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
