机器学习中的random

作用：控制随机状态。

原因：为什么需要用到这样一个参数random_state（随机状态）？

在此先简单罗列三种情况：
1、在构建模型时：

forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
forest.fit(X_train, y_train)

2、在生成数据集时：

X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.25, random_state=3)

3、在拆分数据集为训练集、测试集时：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=42)

如果不设置random_state的话会怎样？
例如1中，每次构建的模型是不同的。
例如2中，每次生成的数据集是不同的。
例如3中，每次拆分出的训练集、测试集是不同的。

之所以会这样，是因为模型的构建、数据集的生成、数据集的拆分都是一个随机的过程。

如果你希望结果可以重现，固定random_state是非常重要的。

对于随机森林这个模型，它本质上是随机的，设置不同的随机状态（或者不设置random_state参数）可以彻底改变构建的模型。
对于数据集的生成，它本质上也是随机的，设置不同的随机状态（或者不设置random_state参数）可以彻底改变生成的数据集。
对于数据集的拆分，它本质上也是随机的，设置不同的随机状态（或者不设置random_state参数）可以彻底改变拆分的结果。

固定random_state后，每次构建的模型是相同的、生成的数据集是相同的、每次的拆分结果也是相同的。

比如在sklearn KFold()中：

KFold(n_splits=’warn’, shuffle=False, random_state=None)
参数:
n_splits 表示划分为几块（至少是2）

shuffle 表示是否打乱划分，默认False，即不打乱

random_state 表示是否固定随机起点，Used when shuffle == True.

random_state : int, RandomState instance or None, optional, default=None

If int, random_state is the seed used by the random number generator;

If RandomState instance, random_state is the random number generator;

If None, the random number generator is the RandomState instance used by `np.random`.

Only used when ``shuffle`` is True. This should be left to None if ``shuffle`` is False.

比如在sklearn的train_test_split中：

我们在使用sklearn的train_test_split函数随机划分数据集生成training set 于test set时，在函数train_test_split中有一个参数为random_state。

random_state：随机数种子——其实就是该组随机数的编号，在需要重复试验的时候，保证得到一组一样的随机数。比如每次都为1，其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。当为None时，产生的随机数组也会是随机的。

随机数的产生取决于种子，随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则：种子不同，产生不同的随机数；种子相同，即使实例不同也产生相同的随机数。

参数test_size：如果是浮点数，在0-1之间，表示test set的样本占比；如果是整数的话就表示test set样本数量。

test_size只是确定training set于test set的各自所占比例或者数量，并没有确定数据的划分规则。比如我们有数据集[1,2,3,4,5,6,7,8,9],我们确定test_size=3,那问题是我们应该取哪三个数作为test set呢，这时候就应该使用random_state来确定我们的划分规则，假设我们取random_state=1，它按一定的规则去取出我们的数据，当我们random_state=2时，它又换成另一种规则去取我们的数据，random_state的取值范围为0-2^32。当random_state=None时，可以理解为随机分配一个整数给random_state，这样就导致每次运行的结果都可能不同。

其他函数中的random_state参数功能是类似的。

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机器学习中的random_state参数

比如在sklearn KFold()中：

比如在sklearn的train_test_split中：

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