导读 在使用 `scikit-learn`（简称 `sklearn`）进行机器学习建模时，你可能会注意到许多函数都带有 `random_state` 参数。这个参数的作用是...
在使用 `scikit-learn`（简称 `sklearn`）进行机器学习建模时，你可能会注意到许多函数都带有 `random_state` 参数。这个参数的作用是什么？简单来说，它用于控制随机数生成器的种子值，从而确保实验结果的可重复性。✨
当你设置一个固定值（例如 `random_state=42`），每次运行代码时，随机过程（如数据分割、初始化模型参数等）都会得到相同的结果。这对于调试和验证模型非常有用！💡 否则，如果 `random_state` 不固定，结果可能因随机性而变化，导致难以重现研究或测试结果。
比如，在 `train_test_split()` 中指定 `random_state`，可以保证训练集和测试集的划分始终一致；在 `GridSearchCV` 中使用它，则能确保超参数搜索的过程稳定。🎯
因此，当你需要确保实验的一致性和可靠性时，请记得为相关函数添加 `random_state` 参数！💖 但若你希望探索不同的随机可能性，也可以将其设为 `None`，让系统自由发挥哦！⚡️
机器学习 sklearn random_state