Train_test_split中的Random_State的范围是多少
我有一个带有300个观测值的数据集，我正在使用75％作为火车数据和25％作为测试数据的Train_test_split。
对于Random_State = 2，我的精度为90％。 对于Random_State = 138，精度= 92％ 如果我在某个地方增加随机状态，我将获得96％至100％。
我想知道Random_state的范围。
I have a dataset with 300 observations, I am doing train_test_split with 75% as train data and 25% as test data.
I got an accuracy of 90% for random_state = 2.
for random_state = 138 , accuracy = 92%
if i increase random state somewhere I will get 96% to 100%.
I wanted to know the range of random_state.
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评论（1）
根据文档：：
换句话说，0到4294967295。
随机种子与模型的性能之间绝对没有对应关系。不要像对待超级参数一样对待它。
最好阅读用户指南第10.3节。这还解释了如何以更多的细微差别来控制随机数的生成。
According to the documentation:
In other words, 0 to 4294967295.
There is absolutely no correspondence between the random seed and the performance of your model. Don't treat it like a hyperparameter.
It's a good idea to read section 10.3 of the User Guide. This also explains how you can control the random number generation with more nuance.