根据网上资源＆＃34; train_test_split＆＃34; sklearn.cross_validation模块中的函数以随机状态返回数据。
这是否意味着如果我使用相同的数据训练两次模型，我会得到两个不同的模型，因为在每种情况下学习过程中使用的训练数据点是不同的？
在实践中，这两种型号的准确度差异很大吗？这是一种可能的情况吗？
答案 0 :(得分：1)
您可以将random_state参数设置为某个常量值以重现数据拆分。另一方面，通常一个好主意是准确测试你想要知道的东西 - 即用不同的randoms状态至少运行两次训练并比较结果。如果它们差别很大，则表明出现问题并且您的解决方案不可靠。