我想使用scikit-learn（sklearn）实现一个AdaBoost模型。我的问题与另一个问题相似，但并不完全相同。据我所知，文档中描述的random_state变量是用来随机分割训练和测试集的，根据前面的链接。如果我理解正确的话，我的分类结果不应该依赖于种子，这是对的吗？如果我的分类结果确实依赖于random_state变量，我应该担心吗？
回答：
你的分类得分会依赖于random_state。正如@Ujjwal正确指出的，它被用来将数据分割成训练和测试集。不仅如此，scikit-learn中的许多算法都会使用random_state来选择特征子集、样本子集，并确定初始权重等。
例如：
-
基于树的估计器会使用
random_state来随机选择特征和样本（如DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier）。 -
在像Kmeans这样的聚类估计器中，
random_state被用来初始化聚类中心。 -
SVM使用它进行初始概率估计
- 一些特征选择算法也使用它进行初始选择
- 还有更多…
文档中提到：
如果你的代码依赖于随机数生成器，永远不应该使用像numpy.random.random或numpy.random.normal这样的函数。这种方法可能会导致测试中的可重复性问题。相反，应该使用一个从传递给类或函数的
random_state参数构建的numpy.random.RandomState对象。
为了更好地理解，请阅读以下问题和答案：
