Was bewirkt der Parameter random_state in ParameterSampler von sklearn?

Question

Ich versuche, Sklearns ParameterSampler zu implementieren, aber ich bin mir nicht ganz sicher, was der random_state Parameter tut.

Meine Vermutung ist, dass wenn random_state auf None eingestellt ist, dann normale Stichproben verwendet wird. Und wenn random_state etwas anderes als None ist, dann wird Pseudo-Zufallsauswahl verwendet?

Auch ich bin mir nicht sicher, wie unterschiedliche int-Werte die Abtastung beeinflussen. Zum Beispiel ist random_state = 1 andere Form random_state = 2? Wenn ja, wie?

Answer 1

Vom documentation:

Wenn random_stateNone oder np.random ist, dann ein zufällig initialisiert RandomState Objekt zurückgegeben.

Wenn random_state eine Ganzzahl ist, wird sie verwendet, um ein neues RandomState-Objekt zu bilden.

Wenn random_state ein RandomState Objekt ist, dann wird es durchlaufen.

Grundsätzlich durch die random_state Einstellung garantieren Sie, dass der (Pseudo-) Zufallszahlengenerator die gleiche Folge von Zufallszahlen jedes Mal erzeugt, was wiederum einen Einfluss auf die Art und Weise hat Ihre Daten abgetastet werden.

Answer 2

random_state hat keine Auswirkungen auf die Verteilung. Es ist ein Parameter, mit dem Sie konsistente Ergebnisse erhalten können. Wenn Sie es auf 1 setzen, erhalten Sie bei jeder Ausführung des Codes das gleiche Ergebnis. Wenn Sie es auf 2 setzen, wird dies ebenfalls passieren (aber wahrscheinlich mit anderen Werten als zuvor). Wenn Sie es auf "Keine" (Standardeinstellung) setzen, wird jedesmal ein zufälliger Startwert ausgewählt, und Sie erhalten unterschiedliche Ergebnisse.