SVMの正解率が実行する度に変わります

Question

Python初心者です。
PythonでSVMを実装しようとしているのですが、実行する度に正解率の値が変わってしまいます。
random_state=〇〇
で結果が変わらないようにしているのですが
何故なのでしょうか。

よろしくお願いいたします。

該当のソースコード

from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from pandas import Series, DataFrame
from imblearn.over_sampling import SMOTE

a = pd.read_csv("a.csv",encoding='cp932')

X = a.drop('joined', axis=1)
y = a['joined']
y = y.astype('int')

sm = SMOTE(kind="svm")

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=66)

X_res, y_res = sm.fit_sample(X_train,y_train)

model = LinearSVC()
model.fit(X_res,y_res)

print('正解率(train):{:.3f}'.format(model.score(X_train, y_train)))
print('正解率(test):{:.3f}'.format(model.score(X_test, y_test)))

補足情報

Jupyter Notebookを使用して実行しています。

Answer 1

SMOTEとLinearSVCでもrandom_stateを指定できるので、それはやってみるべきでしょう。質問のコードだと、train_test_splitの際の分割の仕方が毎回同じになるだけです。

Comments

[sdmy]

SMOTEとLinearSVCにもrandom_stateを指定することで、正解率が変動しなくなりました！
ありがとうございました。