我正在尝试使用DecisionTreeClassifier创建一个机器学习模型。为了训练和测试我的数据，我从scikit learn中导入了train_test_split方法。但我无法理解它的一个参数random_state的意义。

为model_selection.train_test_split函数的random_state分配数值的意义是什么？我如何知道为我的决策树分配哪个数值给random_state？

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=324)

回答：

正如文档中提到的，random_state用于初始化train_test_split中使用的随机数生成器（其他方法也是如此）。由于分割数据集的方式有很多种，这是为了确保你可以多次使用该方法处理同一个数据集（例如在一系列实验中），并且每次都能得到相同的结果（即这里的训练集和测试集完全相同），也就是为了可重复性。它的具体数值并不重要，你不需要为此担心。

使用文档中的示例，设置random_state=42可以确保你得到文档中显示的完全相同的结果（下面的代码实际上是在我的机器上运行的，而不是从文档中复制粘贴的）：

import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitX, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(    X, y, test_size=0.33, random_state=42)X_train# array([[4, 5],#        [0, 1],#        [6, 7]])y_train# [2, 0, 3]X_test# array([[2, 3],#        [8, 9]])y_test# [1, 4]

你应该自己尝试在上述代码片段中使用不同的random_state值（或者根本不指定它），以便获得直观感受。