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random_stateの引数は木の深さを指定するものではないのか

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投稿2017/12/11 13:53

random_stateとcluster_stdの違いはなんでしょうか?
https://qiita.com/yshi12/items/6d30010b353b084b3749 を参考にしています。
このページの中で、

from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=4, random_state=8, cluster_std=2.4)

というコードが出て来ましたが、
random_stateとcluster_stdもどちらもデータのばらつきを指定するものだと思うのでなぜ同じような役割のものが存在しているのかわかりません。

また、max_depthは木の深さを指定するものではないのでしょうか?

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2, random_state = 0)

のコードで木の深さを2と指定しているのに画像では4つに分類されています。
木の深さと分割数は関係ないということでしょうか?

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random_stateは乱数のシードです。
https://chomado.com/programming/randomseed/

2分木の葉の数は深さnに対して2^nです。

投稿2017/12/11 14:13

mkgrei

総合スコア8560

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2017/12/12 11:09

ありがとうございます。random_state=8ということは1〜8の乱数を発生させるという意味でしょうか?
mkgrei

2017/12/12 13:19

乱数シードというのは擬似乱数を生成するときに使用するものです。 擬似乱数というのは乱数のように見える一連の数列のことです。 再現性を確保するためにシードを固定しています。 シードの値自体は乱数の値の値域とは 関係がありません。 添えてあるURLに擬似乱数の振る舞いについて例が挙げられています。
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