Na aula, é recomendado o uso do random.seed(46) para fixar os dados.
Este não seria o recurso já disponibilizado no parâmetro "random_state" da função "make_classification" do scikit-learn ?
Solucionado
Na aula, é recomendado o uso do random.seed(46) para fixar os dados.
Este não seria o recurso já disponibilizado no parâmetro "random_state" da função "make_classification" do scikit-learn ?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Oi, Ricardo! Como vai?
Sim, é isso mesmo! O random_seed() da biblioteca random inicia o gerador de números aleatórios com base em uma mesma "semente". O parâmetro random_state funciona da mesma forma, e essa lógica é um recurso de muitas bibliotecas, tanto no Python quanto de outras linguagens de programação.
Legal que você identificou essas similaridades :)
A escolha entre como utilizar a replicação da geração de números aleatórios dependerá no seu estilo de programação e das particularidades do seu projeto.
Abraços!
Show pessoal. Obrigado pelo retorno!