sklearn隨機狀態不隨機

Question

我一直在玩sklearn中的StratifiedKFold隨機狀態變量，但它似乎並不隨機。我相信設置random_state=5，應該給我一個不同的測試集，然後設置random_state=4，但這似乎並非如此。我在下面創建了一些原始可重現的代碼。首先我打開我的數據：

import numpy as np 
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold 
from sklearn import datasets 
iris = datasets.load_iris() 
X = iris.data 
y = iris.target 

然後我設置random_state=5，爲此，我儲存最後值：

skf=StratifiedKFold(n_splits=5,random_state=5) 
for (train, test) in skf.split(X,y): full_test_1=test 
full_test_1 

array([ 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 90, 91, 92, 
     93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 
     146, 147, 148, 149]) 

做同樣的程序random_state=4：

skf=StratifiedKFold(n_splits=5,random_state=4) 
for (train, test) in skf.split(X,y): full_test_2=test 
full_test_2 

array([ 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 90, 91, 92, 
     93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 
     146, 147, 148, 149]) 

我可以再檢查它們是否相等：

np.array_equal(full_test_1,full_test_2) 
True 

我不認爲這兩個隨機狀態應該返回相同的數字。我的邏輯或代碼有缺陷嗎？

Answer 1

從鏈接的文檔

random_state：無，int或RandomState

當用於改組洗牌=真，僞隨機數發生器的狀態。如果沒有，則使用默認numpy RNG進行混洗。

您在StratifiedKFold的調用中沒有設置shuffle = True，因此random_state不會執行任何操作。