能否解释一下为什么random_state参数对模型的影响如此之大？

我有一个RandomForestClassifier模型，想设置random_state参数（为了可重复性），但根据我使用的不同值，我的整体评估指标（F1分数）会有很大差异。

例如，我尝试用100个不同的random_state值来拟合同一个模型，训练和测试后，最小的F1分数是0.64516129，最大的F1分数是0.808823529。这是一个巨大的差异。

这种行为似乎也使得比较两个模型变得非常困难。

有什么想法吗？

回答：

如果random_state影响你的结果，这意味着你的模型具有高方差。在随机森林的情况下，这简单地意味着你使用的森林太小了，应该增加树的数量（通过装袋方法来减少方差）。在scikit-learn中，这是通过构造函数中的n_estimators参数来控制的。

为什么会这样？每种机器学习方法都试图最小化误差，从数学角度来看，误差通常可以分解为偏差和方差[+噪声]（参见偏差-方差困境/权衡）。偏差简单来说就是你的模型在期望中与真实值的距离有多远——这部分误差通常来自于一些先验假设，比如对非线性问题使用线性模型等。方差是指当你在不同数据子集上训练（或使用不同的超参数，在随机方法的情况下使用不同的随机种子是一个参数）时，你的结果差异有多大。超参数是由我们初始化的，参数是模型在训练过程中自己学习的。最后，噪声是来自问题本身（或数据表示）的不可减少的误差。因此，在你的情况下，你只是遇到了一个高方差的模型，决策树以其极高的方差（和小的偏差）而闻名。因此，为了减少方差，Breiman提出了特定的装袋方法，即今天所知的随机森林。森林越大，方差减少的效果就越强。特别是，1棵树的森林具有巨大的方差，而1000棵树的森林对于中等规模的问题几乎是确定性的。

总结一下，你可以做些什么？

• 增加树的数量——这必须有效，并且是一种被很好理解和证明的方法
• 在评估过程中将random_seed视为一个超参数，因为这正是它——你需要事先确定的元知识，如果你不想增加森林的大小的话。