Python 如何获取sklearn的当前随机种子？

当我使用

train\u test\u splid

作为：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test =train_test_split(X, Y, test_size = 0.9)

如果我没有设置特定的

随机\u状态

。如何获取程序使用的当前随机种子？

从其

如果random_state为None或np.random，则返回随机初始化的RandomState对象

你可以用

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如果你需要一个随机状态，你应该自己初始化它。

这里最基本的是随机状态。您可以从种子生成随机状态。但如果不指定种子，则没有种子，只是一个随机状态。如果需要，您可以访问：

sklearn.utils.check_random_state()

或

然后，您可以稍后将随机状态对象传递给

np.random.set_state(state)

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也看到这个。如果不先以某种方式设置种子，你真的无法获得种子。

为什么不自己设置呢？类似于

random_state=3

？每次你不自己设定，它就会使用不同的种子。请注意，您还应该设置

shuffle

。因为根据研究，随机化也可能依赖于洗牌，你能解释一下为什么不自己设定吗？

np.random.set_state(state)