我看過使用名為random_states. 為什么以及如何在模型中更改此引數？
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
melbourne_model = DecisionTreeRegressor(random_state=1)
melbourne_model.fit(X, y)
uj5u.com熱心網友回復：
該random_state引數本質上充當“種子”。由于某些 ML 模型依賴亂數生成來執行諸如初始化變數或優化函式之類的操作，因此有時對同一資料對同一演算法進行兩次訓練，如果它們以不同方式初始化或以不同方式優化，則會產生不同的引數。為了控制這一點，工程師將random_state引數設定為一個常數，以實作可重復性。
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