我正在尝试对数据框中的行进行随机化-在应用线性回归之前将数据进行随机化,但是我意识到在对行进行随机化之后,回归结果会有所不同,不是这样吗?我尝试使用的代码:Without row randomisation: data X = data[feature_col]y = data['median_price']lr = LinearRegression()lr.fit(X, y)With row randomisation: Method 1: data = data.sample(frac=1)Method 2:data = data.sample(frac=1, axis=1)Method 3: from sklearn.utils import shuffledata = shuffle(data)Method 4: data = data.sample(frac=1, axis=1).reset_index(drop=True)在我尝试过的4行随机方法中,只有方法4的结果与未应用随机方法的结果相同。我认为行随机化在任何情况下都不会影响回归结果?
1 回答

守着一只汪
TA贡献1872条经验 获得超3个赞
方法2和方法4是否相同?
如果将相同类型的回归应用于相同的数据(是否随机),则回归结果应该不会有所不同。您应该axis = 0
用来随机化数据帧的行,axis = 1
随机化列。
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