Статья рассказывает о функции random state в библиотеке Sklearn, которая помогает получать случайные данные для обучения моделей машинного обучения. Объясняется, что такое random state и как он влияет на генерацию случайных чисел.

Статья:

Машинное обучение — это хорошее средство для решения различных задач, таких как классификация, регрессия и кластеризация. Однако, успешность обучения модели во многом зависит от выбора набора данных для обучения. Чтобы повысить эффективность обучения моделей, библиотека Sklearn предоставляет функцию random state.

Random state — это параметр, который управляет генерацией случайных чисел в процессе обучения модели. Когда вы запускаете программу, используя random state, Sklearn генерирует одни и те же случайные числа при каждом запуске, что обеспечивает повторимость результатов.

Для установки random state в Sklearn, следует использовать следующий код:

«` python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
«`

В приведенном коде мы указали random_state=42, который генерирует случайные числа с идентификатором 42. Этот параметр позволяет нам получить одни и те же случайные числа при каждом запуске кода, что позволяет нам убедиться в том, что результаты не будут случайными.

Случайные числа могут иметь большое значение при обучении моделей машинного обучения. С точки зрения научных исследований, использование случайного принципа приводит к повторяемым и предсказуемым результатам, что является важным фактором при анализе экспериментов в машинном обучении.

В заключение, функция random state в библиотеке Sklearn позволяет получить повторяемые результаты при обучении моделей. Устанавливая random state, вы можете быть уверены в повторяемости результатов в будущем.