StratifiedKFold：洗牌和随机状态

Question

StratifiedKFold：洗牌和随机状态

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为了交叉验证目的，我已经完成了以下操作：

from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
n_folds = 5
SKFolds = list(StratifiedKFold(ytrain, n_folds, shuffle=True))

我在考虑一个细节：如果某人（例如我的老师）再次运行代码，我希望得到相同的最终结果。然而，我忘记指定random_state参数！而且，我不幸的是不能从头开始，因为我的模型需要很长时间来拟合，而且已经接近完成了。

我的问题是：是否可能找到导致我的SKFolds的random_state是什么？（我的笔记本仍然打开，所以也许信息可以在某个地方找到？）或者，我可以做一些像将我的SKFolds保存在csv文件中，然后在重新启动笔记本时加载它们，以确保我将在折叠上获得相同的分割？

谢谢您的帮助！

- Vivien

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最好（也更清晰）将您的折叠保存到磁盘上。如果每个数据点都有某种ID，则可以仅使用这些ID存储采样。 - lenz

你可以使用固定常量来初始化随机数生成器。 - Dan D.

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- RomaneG · Accepted Answer

您可以使用pickle保存SKFolds对象，然后只需加载它并将其作为原样使用。

import cPickle as pickle

# To save the object
pickle.dump( SKFolds , open( "skfolds.p", "wb" ) )

# To load the object
SKFolds = pickle.load( open( "skfolds.p", "rb" ) )