在机器学习库sklearn中，构建模型、生成随机数据集、拆分数据集时经常会看到random_state这个参数，例如：
data = make_blobs(n_samples=100, centers =2,random_state=9)//生成数据集时
X, y = make_regression(n_features=1,n_informative=1,noise=30,random_state=5)//构建模型
x_train, x_test, y_train,y_test=model_selection.train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0)//拆分数据集
random_state 相当于随机数种子random.seed() 。random_state 与 random seed 作用是相同的。
下面两段代码完全相同都没有设置 random seed。它每次取的结果就不同，它的随机数种子与当前系统时间有关。
import random
for i in range(10):
print(random.randint(1,100))
95 53 39 3 97 76 88 22 93
for i in range(10):
print(random.randint(1,100))
60 82 36 69 87 100 55 36 8 40 44
下面这两段代码设置了相同的 random seed（789），它们取的随机数就完全相同，多运行几次也是这样。
import random
random.seed(789)
for i in range(10):
print(random.randint(1,100))
62 91 82 5 63 18 51 69 40 68
random.seed(789)
for i in range(10):
print(random.randint(1,100))
62 91 82 5 63 18 51 69 40 68
设置了随机种子的值后，那么当别人重新运行你的代码的时候就能得到完全一样的结果，复现和你一样的过程。
random_state可以用于很多函数，我比较熟悉的是用于以下三个地方：1、训练集测试集的划分 2、构建机器学习模型 3、生成数据集
随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式，其取值不变时划分得到的结果一模一样，其值改变时，划分得到的结果不同。若不设置此参数，则函数会自动选择一种随机模式，得到的结果也就不同。```c
ate_unverified_context
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=30,splitter="random")
其取值不变时，用相同的训练集建树得到的结果一模一样，对测试集的预测结果也是一样的；
其值改变时，得到的结果不同；
若不设置此参数，则函数会自动选择一种随机模式，每次得到的结果也就不同。
未设置random_state随机种子值的数据集，同一段代码连续执行两次结果如下图所示，可以看到两次生成不同的数据集。
#导入必要的库
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
#生成一个数据集
#根据给定的参数生成数据，主要用来测试代码性能（没有实际数据的情况下）
data = make_blobs(n_samples=100, centers =2)#没有设置随机种子
#将特征和标签赋值给X和y
X, y = data
#使用散点图进行可视化
plt.scatter(X[y==1,0], X[y==1,1], cmap=plt.cm.spring, edgecolor='k',marker='^')
plt.scatter(X[y==0,0], X[y==0,1], cmap=plt.cm.spring, edgecolor='k',marker='o')
#显示图像
plt.show()
设置了random_state随机种子值的数据集，同一段代码连续执行两次结果如下图所示，可以看到两次生成相同的数据集。
#导入必要的库
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
#生成一个数据集
#根据给定的参数生成数据，主要用来测试代码性能（没有实际数据的情况下）
data = make_blobs(n_samples=100, centers =2,random_state=9)#设置随机种子random_state
#将特征和标签赋值给X和y
X, y = data
#使用散点图进行可视化
plt.scatter(X[y==1,0], X[y==1,1], cmap=plt.cm.spring, edgecolor='k',marker='^')
plt.scatter(X[y==0,0], X[y==0,1], cmap=plt.cm.spring, edgecolor='k',marker='o')
#显示图像
plt.show()
提示：这里random_state的值是随机选取的，没有固定规律，只要保证取值一致，就可以得到完全一样的结果。
在需要设置random_state的地方给其赋一个值，当多次运行此段代码能够得到完全一样的结果，别人运行此代码也可以复现你的过程。若不设置此参数则会随机选择一个种子，执行结果也会因此而不同了。虽然可以对random_state进行调参，但是调参后在训练集上表现好的模型未必在陌生训练集上表现好，所以一般会随便选取一个random_state的值作为参数。
参考网址：
https://www.jianshu.com/p/4deb2cb2502f
https://www.shuzhiduo.com/A/RnJW4yYw5q/
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我正在为一个项目制作一个简单的shell，我希望像在Bash中一样解析参数字符串。foobar"helloworld"fooz应该变成:["foo","bar","helloworld","fooz"]等等。到目前为止，我一直在使用CSV::parse_line，将列分隔符设置为""和.compact输出。问题是我现在必须选择是要支持单引号还是双引号。CSV不支持超过一个分隔符。Python有一个名为shlex的模块:>>>shlex.split("Test'helloworld'foo")['Test','helloworld','foo']>>>shlex.split('Test"
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两者都可以defsetup(options={})options.reverse_merge:size=>25,:velocity=>10end和defsetup(options={}){:size=>25,:velocity=>10}.merge(options)end在方法的参数中分配默认值。问题是:哪个更好？您更愿意使用哪一个？在性能、代码可读性或其他方面有什么不同吗？编辑:我无意中添加了bang(!)...并不是要询问nobang方法与bang方法之间的区别 最佳答案 我倾向于使用reverse_merge方法:option
我有一个只接受一个参数的方法:defmy_method(number)end如果使用number调用方法，我该如何引发错误？？通常，我如何定义方法参数的条件？比如我想在调用的时候报错:my_method(1) 最佳答案 您可以添加guard在函数的开头，如果参数无效则引发异常。例如:defmy_method(number)failArgumentError,"Inputshouldbegreaterthanorequalto2"ifnumbereputse.messageend#=>Inputshouldbegreaterthano
我没有找到太多关于如何执行此操作的信息，尽管有很多关于如何使用像这样的redirect_to将参数传递给重定向的建议:action=>'something',:controller=>'something'在我的应用程序中，我在路由文件中有以下内容match'profile'=>'User#show'我的表演Action是这样的defshow@user=User.find(params[:user])@title=@user.first_nameend重定向发生在同一个用户Controller中，就像这样defregister@title="Registration"@user=Use
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我正在使用RubyonRails3.0.9，我想生成一个传递一些自定义参数的link_toURL。也就是说，有一个articles_path(www.my_web_site_name.com/articles)我想生成如下内容:link_to'Samplelinktitle',...#HereIshouldimplementthecode#=>'http://www.my_web_site_name.com/articles?param1=value1¶m2=value2&...我如何编写link_to语句“alàRubyonRailsWay”以实现该目的？如果我想通过传递一些