原因：為什么需要用到這樣一個參數(shù)random_state（隨機狀態(tài)）？

在此先簡單羅列三種情況：

1、在構(gòu)建模型時：

forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)

forest.fit(X_train, y_train)

2、在生成數(shù)據(jù)集時：

X, y = make_moons(n_samples=100, noise=0.25, random_state=3)

3、在拆分數(shù)據(jù)集為訓練集、測試集時：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(

cancer.data, cancer.target, stratify=cancer.target, random_state=42)

如果不設(shè)置random_state的話會怎樣？

例如1中，每次構(gòu)建的模型是不同的。

例如2中，每次生成的數(shù)據(jù)集是不同的。

例如3中，每次拆分出的訓練集、測試集是不同的。

之所以會這樣，是因為模型的構(gòu)建、數(shù)據(jù)集的生成、數(shù)據(jù)集的拆分都是一個隨機的過程。

作用：控制隨機狀態(tài)。

random_state 它按一定的規(guī)則去取出我們的數(shù)據(jù)

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