sklearn.model_selection.cross_val_predict怎么固定random_state?

  统计/机器学习 模型验证 Python    浏览次数:2381        分享
0

在cross_val_predict里试了一下直接用random_state,结果报错

TypeError: cross_val_predict() got an unexpected keyword argument 'random_state'

 

猴老大   2019-11-12 23:31



   1个回答 
2

不能直接设定random_state,可以通过cv参数设定,cv设置成kfold,kfold中再设定random_state

from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_predict
seed = 100
kfold = KFold(n_splits=4, random_state=seed)
cv_pred = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold)
SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

subohai   2019-11-16 07:17

明白了,多谢! - 猴老大   2019-11-16 15:41


  相关讨论

调用sklearn中的classification_report,ValueError: Mix type of y not allowed, got types set(['binary', 'continuous'])

sklearn GridSearchCV中的refit是什么意思

sklearn无法加载kfold

sklearn cross_val_score中的参数pre_dispatch

sklearn计算MAPE

sklearn cross_val_score怎么同时对多个scoring进行验证

关于sklearn.model_selection.PredefinedSplit的用法

sklearn classification_report里的support是什么意思

怎么自定义sklearn GridSearchCV中评估函数的阈值

sklearn里LogisticRegressionCV中的参量Cs什么意思

  随便看看

Data Application Lab怎么样?

单一变量下的异常检测该怎么做?

怎么从矩母函数(mgf)推导得到概率密度函数(pdf)?

怎么把pandas dataframe中的一列转成一个list?

deep learning中的pooling是什么意思?