如何在 sklearn 中的 RandomForest 中的不同迭代中获得相同的结果

Question

我使用随机森林分类器进行分类，在每次迭代中我都会得到不同的结果。我的代码如下。

input_file = 'sample.csv'
df1 = pd.read_csv(input_file)
df2 = pd.read_csv(input_file)
X=df1.drop(['lable'], axis=1)  # Features
y=df2['lable']  # Labels
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
clf=RandomForestClassifier(random_state = 42, class_weight="balanced")
clf.fit(X_train,y_train)
y_pred=clf.predict(X_test)
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

按照其他答案的建议，我添加了参数n_estimators和random_state。但是，它对我不起作用。

我在这里附上了csv文件：

如果需要，我很乐意提供更多细节。

Answer 1

您还需要为训练测试拆分设置随机状态。

以下代码将为您提供可重现的结果。建议的方法是不更改random_state值以提高性能。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import  RandomForestClassifier
from sklearn import metrics
df1=pd.read_csv('sample.csv')
X=df1.drop(['lable'], axis=1)  # Features
y=df1['lable']  # Labels
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3,random_state=5)
clf=RandomForestClassifier(random_state = 42, class_weight="balanced")
clf.fit(X_train,y_train)
y_pred=clf.predict(X_test)
print("Accuracy:",metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

输出：

精度：

0.67777777777777778