klearn中的random_state算法是不是和np.random.seed的算法不一样
来源：4-3 训练数据集，测试数据集
Puss996
2023-11-28
sklearn中的random_state算法是不是和np.random.seed的算法不一样，为什么我输入相同的种子值，有时候得到的随机结果相同，有时候不同？
以knn那节课为例，seed为666时相同，为222时不同，为22时又相同，请问这是为什么？
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1回答
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liuyubobobo
2023-11-29
如果你想设置 sklearn 中函数的随机种子，必须靠函数中的参数 random_state。你可以理解成在这个函数中设置了一下随机种子，使用的是你传递的参数。在函数内设置的随机种子会覆盖你在函数外设置的随机种子。（我们自己写的函数也是这么做的。）
如果你是指同样的随机种子，为什么我们自己的函数和 sklearn 的函数的结果不同，sklearn 的函数内部和我们的实现是不一样的，同样的随机种子不能保证同样的结果。（比如 sklearn 内部的实现不一定做了一次 shuffle，可能是直接随机抽取。）
整体，只要正确设置了随机种子，同样的代码一定能得到同样的结果。这是随机种子的意义。（保证一样的代码运行结果相同，而不是每次不同。）
继续加油！：）
012023-11-29
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