sklearn中的Kfold交叉验证每次都会给出不同的折叠答案

【问题标题】：Kfold cross validation in sklearn gives different folds each timesklearn中的Kfold交叉验证每次都会给出不同的折叠
【发布时间】：2019-03-18 04:31:59
【问题描述】：

我想在我的模型上实现 KFold 交叉验证。由于我想与他人分享我的结果，我希望每次都有固定的结果。我使用 xgboost 模型作为我的分类模型。但是，每次我运行我的代码时，我的性能指标每次都会给出不同的结果，我很困惑，因为我将shuffle 参数设置为False。另外，我不确定random_state 参数的作用（我阅读了文档），但无论如何我尝试将其设置为使用 shuffle=False 的固定数字，但这并没有帮助。

kf = KFold(n_splits=5, shuffle = False)

for train_index, test_index in kf.split(X, y):
    X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
    y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]
    xgb = XGBClassifier(max_depth = 4)
    ...fit, predict, and compute performance metrics

【问题讨论】：

在参数random_state 中传递一个数字时，您正在修复内部随机数生成器的种子。以后如果再设置成同一个数，产生的随机数的序列总是一样的。通过这种方式，您可以保证结果的可重复性，就像您想要的那样。
谢谢！我同时使用了 shuffle = False 和随机状态。我应该只使用随机状态。
不错！然后我会将该评论作为答案:)

标签： python scikit-learn cross-validation train-test-split

【解决方案1】：

在参数random_state 中传递一个数字时，您正在修复内部随机数生成器的种子。以后如果再设置成同一个数，产生的随机数序列永远是一样的。通过这种方式，您可以保证结果的可重复性，就像您想要的那样。

【讨论】：

是的，我解决了这个问题，但我最初设置了 shuffle = False 并且它与 random_state 的组合不起作用。
注意random_state 不保证不同 numpy 和 sklearn 版本或不同操作系统之间的可重复性。