train_test_split与分类器中random_state的作用及代码疑问

Great question! Let's break this down clearly for you:

• 核心结论：当你循环调整test_size时，不同test_size对应的拆分结果（训练集/测试集样本）是不同的，但对于同一个test_size值，每次执行（包括循环内的重复调用）都会得到完全一致的拆分结果，random_state=42的作用并没有受到影响。

• 具体原因：
  random_state的本质是固定伪随机数生成器的初始种子。当你调用train_test_split时，它会基于这个种子生成一组随机索引，用来划分训练集和测试集。

  • 当test_size改变时，需要选取的测试集样本数量（或比例）变了，所以即使种子相同，生成的索引集合也会对应不同的样本子集——比如test_size=0.2时选20%的样本，test_size=0.3时选30%，这两个测试集必然不同，但都是由random_state=42的种子固定下来的特定子集。
  • 只要test_size不变，不管是循环中的这次调用，还是以后任何时候用相同参数调用train_test_split，都会得到完全一样的训练集和测试集，因为种子固定了随机选择的逻辑。

• 结合你的代码场景：
  假设test_sizes是[0.2, 0.3, 0.2]，那么：

  1. 第一次循环test_size=0.2，得到的X_test是数据集中固定的20%样本；
  2. 第二次循环test_size=0.3，得到的X_test是固定的30%样本（和第一次的20%可能部分重叠，但完全固定）；
  3. 第三次循环test_size=0.2，得到的X_test和第一次循环的完全一致。

总结一下：random_state的作用是固定同一参数组合下的拆分结果，调整test_size属于改变参数组合，所以拆分结果会变，但只要参数组合（包括test_size）+random_state相同，拆分结果就始终一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dc95