请问python建模-线性回归，每运行一次，r2值会变化吗

Question

请问python建模-线性回归，每运行一次，r2值会变化，是正常的吗？

import pandas as pd
import xlrd
survey=pd.read_excel("D:\data\第26节数据源-survey.xlsx")
survey.head()

survey_suv=survey[survey['category']=='SUV']
survey_suv

survey_suv.corr()

import seaborn as sns
sns.heatmap(data=survey_suv.corr())

sns.scatterplot(data=survey_suv,x='price_ratio',y='price')

#创建自变量和因变量
x=survey_suv['price_ratio']
y=survey_suv['price']

#导入机器学习交叉验证包的分割模块
from sklearn.model_selection import train_test_split

#二八分，拆分过程
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,train_size=0.8,test_size=0.2)

#检查拆分结果
print('原始数据集大小：',x.shape,'训练数据集大小:',x_train.shape,'测试训练集大小:',x_test.shape)

#导入线性模型包
from sklearn.linear_model import LinearRegression

#创建模型
model=LinearRegression()

#训练模型
model.fit(x_train,y_train)

x_train

x_train=x_train.values.reshape(-1,1)
x_test=x_test.values.reshape(-1,1)
x_train

model.fit(x_train,y_train)

a=model.intercept_
b=model.coef_
a=round(float(a),2)
b=round(float(b),2)
#print('一元一次方程为：y={}{}x'.format(a,b))

r2=model.score(x_test,y_test)
r2

Answer 1

肯定会变化，这是正常现象，是因为你没有指定随机种子，所以每次训练的参数初始化是不同的。导致分数不同