結果の固定に用いられるrandom_stateですが、SVMに関してはサポートベクターの決定にも関わります。
最終的に学習する境界線はほぼ同じになるものの、わずかながら差異が出ることに留意してください。
random_stateは値が違うと差異が生じる場合があります。特にデータ同士が密接せず散らばっている場合はサポートベクターの選択が変わるため境界線に大きく影響します。
random_stateの値が同じ値であれば、同じ操作をする限りモデルは同じ予測結果を返します。
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数値を固定して結果を固定するのに使うため、数値の値はいくつでも良い。 |
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