「train_test_split」的模型評估不是靜態的嗎？

Question

根據sklearn.cross_validation模塊中的資源在線「train_test_split」函數以隨機狀態返回數據。

這是否意味着如果我用兩次相同的數據訓練一個模型，我得到兩個不同的模型，因爲學習過程中使用的訓練數據點在每種情況下都不相同？

在實踐中，這兩種模型的準確性有很大差異？這是一種可能的情況嗎？

Answer 1

您可以將random_state參數設置爲某個常數值以重現數據拆分。另一方面，測試你想知道的內容通常是一個好主意 - 即用不同的隨機狀態至少運行兩次訓練並比較結果。如果他們差異很大，這是一個跡象表明有問題，並且您的解決方案不可靠。