Если вы установите shuffle
в False, train_test_split
просто считывает ваши данные в их первоначальном порядке. Поэтому параметр random_state
полностью игнорируется.
Пример:
X = [k for k in range(0, 50)] # create array with numbers ranging from 0 to 49
y = X # just for testing
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42, shuffle=False)
print(X_train) // prints [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36]
Как только вы установите shuffle
в True, random_state
будет использоваться в качестве начального числа для генератора случайных чисел. В результате ваш набор данных будет случайным образом разделен на набор обучающих и тестовых данных.
Пример с random_state = 42:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42, shuffle=True)
print(X_train) // prints [8, 3, 6, 41, 46, 47, 15, 9, 16, 24, 34, 31, 0, 44, 27, 33, 5, 29, 11, 36, 1, 21, 2, 43, 35, 23, 40, 10, 22, 18, 49, 20, 7, 42, 14, 28, 38]
Пример с random_state = 44:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=44, shuffle=True)
print(X_train) // prints [13, 11, 2, 12, 34, 41, 30, 16, 39, 28, 24, 8, 18, 9, 4, 10, 0, 19, 21, 29, 14, 1, 48, 38, 7, 43, 25, 22, 23, 42, 46, 49, 32, 3, 45, 35, 20]