为什么我的`train_test_split()`返回相同的样本[重复]答案

【问题标题】：Why does my `train_test_split()` returns same samples [duplicate]为什么我的`train_test_split()`返回相同的样本[重复]
【发布时间】：2021-10-10 06:08:10
【问题描述】：

为什么我的sklearn.model_selection.train_test_split() 每次运行代码时都会返回相同的X_train、X_test、y_train、y_test 样本，即使我保留了shuffle=True，并且我没有手动定义种子值？

我正在打印这样的样本：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.3, random_state = 100, shuffle=True)

print (y_test)

【问题讨论】：

你正在强制一个特定的随机状态。去掉它，你会得到不同的结果
啊，我太傻了，谢谢！能否请您发表您的评论和答案，我可以将其作为解决方案。

标签： python machine-learning keras train-test-split

【解决方案1】：

train_test_splitrandom_state 控制样本的状态（https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html）：

在应用拆分之前控制应用于数据的混洗。在多个函数调用中传递一个 int 以实现可重现的输出

要获得不同的结果，只需删除参数即可。

【讨论】：