python-3.x - 尽管使用不同的 random_state 值，为什么 stratifiedkfold 会生成相同的拆分？

Question

我正在尝试使用 stratifiedkfold split 和 random_state 参数生成我的数据集的不同分层拆分。但是，当我使用不同的 random_state 值时，我仍然得到相同的拆分。我的理解是，通过使用不同的 random_state 值，您将能够生成不同的拆分。请让我知道我做错了什么。这是代码。

import numpy as np
X_train=np.ones(10)
Y_train=np.ones(10)

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
skf = StratifiedKFold(n_splits=5,random_state=0)
skf1 = StratifiedKFold(n_splits=5,random_state=100)


trn1=[]
cv1=[]
for train, cv in skf.split(X_train, Y_train):
    trn1=trn1+[train]
    cv1=cv1+[cv]

trn2=[]
cv2=[]
for train, cv in skf1.split(X_train, Y_train):
    trn2=trn2+[train]
    cv2=cv2+[cv]


for c in list(range(0,5)):
    print('Fold:'+str(c+1))
    print(trn1[c])
    print(trn2[c])
    print(cv1[c])
    print(cv2[c])

这是输出

Fold:1
[2 3 4 5 6 7 8 9]
[2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1]
[0 1]
Fold:2
[0 1 4 5 6 7 8 9]
[0 1 4 5 6 7 8 9]
[2 3]
[2 3]
Fold:3
[0 1 2 3 6 7 8 9]
[0 1 2 3 6 7 8 9]
[4 5]
[4 5]
Fold:4
[0 1 2 3 4 5 8 9]
[0 1 2 3 4 5 8 9]
[6 7]
[6 7]
Fold:5
[0 1 2 3 4 5 6 7]
[0 1 2 3 4 5 6 7]
[8 9]
[8 9]

标签： python-3.xrandomscikit-learncross-validation

Answer 1

如文档中所述：

random_state : int，RandomState 实例或无，可选，默认=无

如果是 int，则 random_state 是随机数生成器使用的种子；如果是 RandomState 实例，则 random_state 是随机数生成器；如果没有，随机数生成器是 np.random 使用的 RandomState 实例。在 shuffle == True 时使用。

因此，只需添加shuffle=True到您的StratifiedKFold通话中。例如：

skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=0)
skf1 = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=100)

输出：

Fold:1
[0 1 3 4 5 6 7 9]
[0 1 2 3 4 5 8 9]
[2 8]
[6 7]
Fold:2
[0 1 2 3 5 6 7 8]
[0 2 3 4 6 7 8 9]
[4 9]
[1 5]
Fold:3
[0 2 3 4 5 7 8 9]
[0 1 3 5 6 7 8 9]
[1 6]
[2 4]
Fold:4
[0 1 2 4 5 6 8 9]
[1 2 4 5 6 7 8 9]
[3 7]
[0 3]
Fold:5
[1 2 3 4 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7]
[0 5]
[8 9]