为了进行交叉验证，我已经完成了以下操作：
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
n_folds = 5
SKFolds = list(StratifiedKFold(ytrain, n_folds, shuffle=True))
我只是在考虑一个细节：如果有人（例如我的老师！）再次运行该代码，我希望得到相同的最终结果。但是，我忘了指定random_state参数！不幸的是，我无法从头开始，因为我的模型需要很长时间才能安装，并且已经完成。
我的问题如下：是否可以找到导致我的SKFolds的random_state是什么？ （我的笔记本仍在打开，所以也许可以在某处找到该信息？）。还是我可以做一些类似的事情，例如，将我的SKFolds保存到一个csv文件中，然后在重新启动笔记本电脑时加载它，以确保折叠时得到相同的拆分？
谢谢你的帮助！
最佳答案
您可以使用SKFolds保存pickle对象，然后只需加载并按原样使用它即可。
import cPickle as pickle
# To save the object
pickle.dump( SKFolds , open( "skfolds.p", "wb" ) )
# To load the object
SKFolds = pickle.load( open( "skfolds.p", "rb" ) )
关于python - StratifiedKFold:随机播放和random_state，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/32166282/