Python 随机状态在列车试验中的意义是什么？

在这一行中，随机状态=0的意义是什么

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,  y, test_size = 0.25, random_state = 0)

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随机状态是一个固定数据采样方式的参数。因此，如果要复制相同的模型，请为

random\u state

选择任何值，下次运行代码时，将得到相同的数据分割

范例 你有一个

list1=[1,2,3,4]

，比方说你可以添加一个

random\u state

用于排列，对于

random\u state=0

列表1将是

[2,3,4,1]

，对于

random\u state=2

它可能是

[3,1,4,2]

等等。。。对于

X\u列车

X\u测试

等，同样的事情

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您输入的每个随机数将给出不同的分割。

random\u state

只是为随机生成器设置一个种子，以便您的列车测试分割始终是确定的。如果你不播下一粒种子，每次都是不同的

:

随机状态

：

int

，

随机状态

实例或

无

，可选 （默认值=

无

）
如果

int

，

random\u state

是随机进程使用的种子 数字发生器；如果

RandomState

实例，

random\u state

是随机的 数字发生器；如果

None

，则随机数生成器是

RandomState

实例由

np.random

使用

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这回答了你的问题吗？