“ train_test_split”的模型评估不是静态的吗？

Question

根据资源，sklearn.cross_validation模块的在线“ train_test_split”函数以随机状态返回数据。

这是否意味着如果我两次训练具有相同数据的模型，由于学习过程中使用的训练数据点在每种情况下都不同，我将得到两个不同的模型吗？

实际上，这两个模型的准确性会相差很多吗？ 那有可能吗？

Answer 1

您可以将random_state参数设置为某个常数，以重现数据拆分。 另一方面，通常最好测试一下您想知道的内容，即使用不同的随机状态至少进行两次训练并比较结果。 如果它们相差很大，则表明存在问题，并且您的解决方案不可靠。