sklearn中的Kfold交叉验证每次给出不同的折叠

Question

我想在我的模型上实现KFold交叉验证。 由于我想与他人共享结果，因此我希望每次都有固定的结果。 我正在使用xgboost模型作为分类模型。 但是，每次我运行代码时，我的性能指标每次都会给出不同的结果，并且由于将shuffle参数设置为False而感到困惑。 另外，我不确定random_state参数的作用（我阅读了文档），但是无论我尝试使用shuffle = False将其设置为固定数字，都无济于事。

kf = KFold(n_splits=5, shuffle = False)

for train_index, test_index in kf.split(X, y):
    X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
    y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]
    xgb = XGBClassifier(max_depth = 4)
    ...fit, predict, and compute performance metrics

Answer 1

在参数random_state传递数字时，您正在修复内部随机数生成器的种子。 将来，如果再次将其设置为相同的数字，则生成的随机数序列将始终相同。 这样，您可以保证结果的可重复性，就像您想要的一样。