我在机器学习教程中看到过使用名为random_states的参数。为什么以及这个参数如何能改变模型？

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressormelbourne_model = DecisionTreeRegressor(random_state=1)melbourne_model.fit(X, y)

回答：

random_state参数本质上充当一个“种子”。因为一些机器学习模型依赖于随机数生成来初始化变量或优化函数，有时在相同数据上两次训练同一个算法会产生不同的参数，如果它们是以不同的方式初始化或优化的话。为了控制这一点，工程师会将random_state参数设置为一个常数，以确保结果的可重复性。