Scikitは精度の偏差を学ぶ

Question

私はscikit-learnアンサンブル分類器を分類に使用しています。私は別々のトレーニングとテストデータセットを持っています。私は同じデータセットを使用し、機械学習アルゴリズムを使用して分類すると一貫した精度が得られます。不一致は、アンサンブル分類子の場合のみです。私も0

bag_classifier = BaggingClassifier(n_estimators=10,random_state=0) 
bag_classifier.fit(train_arrays,train_labels) 
bag_predict = bag_classifier.predict(test_arrays) 
bag_accuracy = bag_classifier.score(test_arrays,test_labels) 
bag_cm = confusion_matrix(test_labels,bag_predict) 
print("The Bagging Classifier accuracy is : " ,bag_accuracy) 
print("The Confusion Matrix is ") 
print(bag_cm) 

Answer 1

にrandom_stateを設定しているモデルは、トレーニング中に実行されるたびに、電車/テスト分割がランダムであるので、あなたは通常、同じモデルの異なる結果があります。トレイン/テスト分割にシード値を与えることで、同じ結果を再現できます。

train, test = train_test_split(your data , test_size=0.3, random_state=57) 

各ターンのトレーニングで同じrandom_stateの値を保持してください。