python sklearn模型中random_state参数的意义

random_state就是随机seed，随机种子。因为sklearn中很多算法都含有随机的因素，为了进行可重复的训练，我需要固定一个random_state。

调参的时候是不需要调random_state，相反的是，我们应该先固定random_state，然后再对模型进行调参。

很多模型都需要一个随机的设定（比如迭代的初始值等等）。random_state的作用就是固定这个随机设定。

调参的时候，这个random_state通常是固定好不变的。