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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Scikit-learnのグリッドサーチの計算結果が毎回変わる

yamato_user

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投稿2019/06/26 08:49

Scikit-Learnであるアルゴリズム(Xgboost)をグリッドサーチさせていますが、毎回値が変わります。
コードは下記です。

Python

1from sklearn.model_selection import KFold 2import xgboost as xgb 3from sklearn import model_selection 4 5# XGBClassifierの基本モデル 6clf = xgb.XGBRegressor(random_state=1234) 7# これで変わらなくなると、参考URLに書いていた 8kf = KFold(n_splits=3,random_state=1234) 9# グリッドサーチ 10clf_cv = model_selection.GridSearchCV( 11 clf, 12 params=params, 13 verbose=1, 14 cv=kf, 15 n_jobs=6, 16) 17# 最適化 18clf_cv.fit(train_df_x,train_df_y)

https://books.google.co.jp/books?id=v_1uDwAAQBAJ&pg=PA260&lpg=PA260&dq=model_selection.GridSearchCV+%E6%AF%8E%E5%9B%9E%E5%A4%89%E3%82%8F%E3%82%8B&source=bl&ots=tYLAT7sepU&sig=ACfU3U2fSy3lw44j0QyGqeME64yWgZR1Ng&hl=ja&sa=X&ved=2ahUKEwjipI6g4IbjAhUCy4sBHWWbBmMQ6AEwBHoECAkQAQ#v=onepage&q=model_selection.GridSearchCV%20%E6%AF%8E%E5%9B%9E%E5%A4%89%E3%82%8F%E3%82%8B&f=false

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tiitoi

2019/06/26 10:03

GridSearchCV はランダムな要素はないですし、KFold() も shuffle=True としない限り、こちらもランダムな要素はないです。 なので、XGBRegressor が怪しい気がします。 xgboost は使ったことがないのでわかりませんが、GridSearchCV を使わずに一旦単体で学習を行い、 毎回同じ学習結果になるか確認されてはどうでしょうか。(例: 学習後の精度が毎回同じか、学習した重みが毎回同じかなど)
guest

回答1

0

自己解決

train_test_splitでrandom_seedを固定していないのが原因でした。

お騒がせしました。。。

投稿2019/06/27 01:08

yamato_user

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