StratifiedKFold：随机播放和随机状态答案

【问题标题】：StratifiedKFold: shuffle and random_stateStratifiedKFold：随机播放和随机状态
【发布时间】：2015-11-16 22:20:46
【问题描述】：

出于交叉验证的目的，我做了以下操作：

from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
n_folds = 5
SKFolds = list(StratifiedKFold(ytrain, n_folds, shuffle=True))

我只是在考虑一个细节：如果有人（例如我的老师！）再次运行代码，我希望得到相同的最终结果。但是，我忘了指定 random_state 参数！不幸的是，我无法从头开始，因为我的模型需要很长时间才能安装，而且已经完成了。

我的问题如下：是否有可能找到导致我的 SKFolds 的 random_state 是什么？（我的笔记本仍然打开，所以也许可以在某个地方找到信息？）。或者我可以做一些事情，比如将我的 SKFolds 保存在 csv 文件中，然后在我重新启动笔记本时加载它，以确保我的折叠处会有相同的拆分？

感谢您的帮助！

【问题讨论】：

将折叠保存到磁盘可能更容易（也更干净）。如果每个数据点都有某种 ID，则可以仅使用这些 ID 存储采样。
你可以给随机数生成器播种一个固定的常数。

标签： python scikit-learn shuffle

【解决方案1】：

您可以使用pickle 保存SKFolds 对象，然后您只需加载它并按原样使用它。

import cPickle as pickle

# To save the object
pickle.dump( SKFolds , open( "skfolds.p", "wb" ) )

# To load the object
SKFolds = pickle.load( open( "skfolds.p", "rb" ) )

【讨论】：

非常感谢这个解决方案！