임의의 Forest Regressor- Python이 재생성되지 않습니다.

Question

n_estimators가 영향을 미치는 Random Forest Regressor 성능을 확인하려고합니다.

seed = np.random.seed(1962) 
rng = np.random.RandomState(1962) 

np.random.seed(1962) 

estimators = [pow(2,3),10,pow(2,4),pow(2,5),pow(2,6),pow(2,7),pow(2,8),500,pow(2,9),pow(2,10),pow(2,11)] 
#oob_train = {} 
train_acc = {} 
test_acc = {} 
for w in range(0,len(estimators),1): 
    modelrfe = RandomForestRegressor(n_estimators = estimators[w],random_state=rng, n_jobs = -1) 
    model_params = estimators[w] 
    modelrfe.fit(train_x1,train_y1) 
    train_acc[model_params] = mean_absolute_error(scale_data.inverse_transform(train_y1.reshape(-1,1)),scale_data.inverse_transform(modelrfe.predict(train_x1).reshape(-1,1))) 
    test_acc[model_params] = mean_absolute_error(scale_data.inverse_transform(test_y1.reshape(-1,1)),scale_data.inverse_transform(modelrfe.predict(test_x1).reshape(-1,1))) 



train_acc = pd.DataFrame(train_acc.items()) 
train_acc.columns = ['keys','Trainerror'] 
test_acc = pd.DataFrame(test_acc.items()) 
test_acc.columns = ['keys','Testerror'] 
error_df3 = pd.merge(train_acc, test_acc, on='keys') 
error_df3 = pd.DataFrame(error_df3) 

재현 할 수 없습니다. 처음에는 rng도 정의했습니다.

참고 : For 루프를 1 : Nrow (데이터 프레임)라고 가정하면 여러 모델을 통과합니다. & For 루프의 시작 부분에 r시드를 정의했습니다.

도와주세요! .

2 출력이 이상적이었습니다. 여기에 키는 n_estimators를 참조

[여기 이미지 설명을 입력합니다] [시뮬레이션 1] [여기 이미지 설명을 입력합니다] [시뮬레이션 2]

Answer 1

도움말을 검색 할 수 있습니다 :

실수 : 내가 사용되었다 the rng = A Randomstate Instance [ np.random.RandomState(1962)]

이상적으로 나는 random_state 변수에 int로 시드 값을 언급해야합니다.

즉, rng = 1962 무작위 인스턴스를 시드합니다.

그런 다음 재현성을 위해 모델에서 random_state를 사용하여 진행해야합니다.