来自简书“owolf”：python sklearn模型中random_state参数的意义
“如果你在需要设置随机数种子的地方都设置好，那么当别人重新运行你的代码的时候就能得到完全一样的结果，复现和你一样的过程。”
“ 这里的random_state就是为了保证程序每次运行都分割一样的训练集和测试集。否则，同样的算法模型在不同的训练集和测试集上的效果不一样。当你用sklearn分割完测试集和训练集，确定模型和初始参数以后，你会发现程序每运行一次，都会得到不同的准确率，无法调参。这个时候就是因为没有加random_state。加上以后就可以调参了。”