Random Forest Regression এ random_state ব্যবহার না করলে যা হয়ঃ

ধরে নিন আপনার Sample Size 10 এবং আপনি 4 টি Tree বানাতে চান।

প্রথমবার Random Forest Regression রান করলেন:

ধরে নিন…
Tree-1-এ থাকল – Participant 2, 4, 5, 7, 9
Tree-2-এ থাকল – Participant 2, 3, 5, 6, 9
Tree-3-এ থাকল – Participant 1, 3, 8, 6, 7
Tree-4-এ থাকল – Participant 9, 1, 4, 5, 7

দ্বিতীয়বার Random Forest Regression রান করলেন:

ধরে নিন…
Tree-1-এ থাকল – Participant 1, 4, 6, 7, 9
Tree-2-এ থাকল – Participant 2, 7, 5, 6, 1
Tree-3-এ থাকল – Participant 1, 3, 2, 6, 4
Tree-4-এ থাকল – Participant 9, 1, 4, 5, 3

তৃতীয়বার Random Forest Regression রান করলেন:

ধরে নিন…
Tree-1-এ থাকল – Participant 1, 4, 6, 7, 5
Tree-2-এ থাকল – Participant 2, 7, 5, 6, 1
Tree-3-এ থাকল – Participant 1, 3, 2, 6, 4
Tree-4-এ থাকল – Participant 8, 1, 4, 5, 3

কি দেখছেন? প্রত্যেক রান-এ প্রত্যেক Forest-এর প্রত্যেক Tree তে Participant Shuffle হচ্ছে।

————

Random Forest Regression এ random_state ব্যবহার করলে যা হয়ঃ

ধরে নিন আপনার Sample Size 10 এবং আপনি 4 টি Tree বানাতে চান।

প্রথমবার Random Forest Regression রান করলেন:

ধরে নিন…
Tree-1-এ থাকল – Participant 2, 4, 5, 7, 9
Tree-2-এ থাকল – Participant 2, 3, 5, 6, 9
Tree-3-এ থাকল – Participant 1, 3, 8, 6, 7
Tree-4-এ থাকল – Participant 9, 1, 4, 5, 7

দ্বিতীয়বার Random Forest Regression রান করলেন:

Tree-1-এ থাকবে – Participant 2, 4, 5, 7, 9
Tree-2-এ থাকবে – Participant 2, 3, 5, 6, 9
Tree-3-এ থাকবে – Participant 1, 3, 8, 6, 7
Tree-4-এ থাকবে – Participant 9, 1, 4, 5, 7

তৃতীয়বার Random Forest Regression রান করলেন:

Tree-1-এ থাকবে – Participant 2, 4, 5, 7, 9
Tree-2-এ থাকবে- Participant 2, 3, 5, 6, 9
Tree-3-এ থাকবে – Participant 1, 3, 8, 6, 7
Tree-4-এ থাকবে – Participant 9, 1, 4, 5, 7

কি দেখছেন? কোনো একটি পার্টিকুলার রান-এর প্রত্যেকটি Tree-তে আলাদা আলাদা Participants রয়েছে।
কিন্তু প্রথম রান-এ Tree-1 এ যেসকল Participant থেকেছে দ্বিতীয়/তৃতীয় রানেও Tree-1 একই Participants রয়েছে।
অনুরুপভাবে Tree-2, Tree-3, এবং Tree-4 এর ক্ষেত্রেও একই ঘটনা ঘটেছে।

আশা করছি, বুঝতে পেরেছেন।