转自:https://blog.csdn.net/az9996/article/details/86616668


在学习机器学习的过程中,常常遇到random_state这个参数,下面来简单叙述一下它的作用。
作用:控制随机状态。

原因:为什么需要用到这样一个参数random_state(随机状态)?

在此先简单罗列三种情况:
1、在构建模型时:

forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
forest.fit(X_train, y_train)

2、在生成数据集时:

X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.25, random_state=3)

3、在拆分数据集为训练集、测试集时:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=42)

如果不设置random_state的话会怎样?
例如1中,每次构建的模型是不同的。
例如2中,每次生成的数据集是不同的。
例如3中,每次拆分出的训练集、测试集是不同的。

之所以会这样,是因为模型的构建、数据集的生成、数据集的拆分都是一个随机的过程。

如果你希望结果可以重现,固定random_state是非常重要的。

对于随机森林这个模型,它本质上是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变构建的模型。
对于数据集的生成,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变生成的数据集。
对于数据集的拆分,它本质上也是随机的,设置不同的随机状态(或者不设置random_state参数)可以彻底改变拆分的结果。

固定random_state后,每次构建的模型是相同的、生成的数据集是相同的、每次的拆分结果也是相同的。

总结:对于那些本质上是随机的过程,我们有必要控制随机的状态,这样才能重复的展现相同的结果。
如果,对随机状态不加控制,那么实验的结果就无法固定,而是随机的显现。

修改(2019年3月9日17:44:06)

比喻的说一下,也不知道准不准确。
一个容器中放置一定量的沙子,每次用手去抓沙子的时候,抓取的结果会受到抓取的力度、一只手抓还是两只手抓、手是干的或湿的等诸多因素的影响(将影响因素定为A={a,b,c,d,e,f,……})。

固定random_state后,每次抓取沙子时的影响因素将被固定为具体的某一组,这样每次抓取的沙子就具有了相同的状态。

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