种子选项：在Python中使用不同的机器学习包

我想知道下面的代码是否会给出相同的结果。更具体地说，如果

random_state=0

与

seed=0

相同：

-使用

sklearn

：

from sklearn.cross_validation import train_test_split
x = data['x']
y = data['y']
X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(x,y,test_size = 0.2,random_state = 0)

-使用

图形选项卡

：

import graphlab
train_data,test_data = data.random_split(.8,seed=0)

---

据我所知，

graphlab

在3.4版中不可用（如果我错了，请纠正我），因此我无法检查自己。谢谢

不，这两个库对这两个代码段给出的结果不同。scikit学习函数使用随机排列来洗牌数据，然后将数据分割成所需的分数。

SFrame.random_split

方法不同；它根据指定的分数从原始数据中随机采样行

不仅如此，两个库的随机数生成器是不同的，因此将随机状态和种子设置为相同的值不会产生任何效果

我用GraphLab Create 1.7.1和Scikit learn 0.17验证了这一点

import numpy as np
import graphlab as gl
from sklearn.cross_validation import train_test_split

sf = graphlab.SFrame(np.random.rand(10, 1))
sf = sf.add_row_number('row_id')

sf_train, sf_test = sf.random_split(0.6, seed=0)
df_train, df_test = train_test_split(sf.to_dataframe(),
                                     test_size=0.4,
                                     random_state=0)

SFU列车

为：

+--------+-------------------+
| row_id |         X1        |
+--------+-------------------+
|   0    |  [0.459467634448] |
|   4    |  [0.424260273035] |
|   6    |  [0.143786736949] |
|   7    | [0.0871068666212] |
|   8    |  [0.74631952689]  |
|   9    |  [0.37570258651]  |
+--------+-------------------+
[6 rows x 2 columns]

而

df_列车

看起来像：

   row_id                 X1
1       1   [0.561396445174]
6       6   [0.143786736949]
7       7  [0.0871068666212]
3       3   [0.397315891635]
0       0   [0.459467634448]
5       5   [0.033673713722]

绝对不一样