我的所有模型都是通过以下方式初始化的：

def intiailize_clf_models(self):    model = RandomForestClassifier(random_state=42)    self.clf_models.append((model))    model = ExtraTreesClassifier(random_state=42)    self.clf_models.append((model))    model = MLPClassifier(random_state=42)    self.clf_models.append((model))    model = LogisticRegression(random_state=42)    self.clf_models.append((model))    model = xgb.XGBClassifier(random_state=42)    self.clf_models.append((model))    model = lgb.LGBMClassifier(random_state=42)    self.clf_models.append((model))

这段代码会遍历这些模型，并使用以下代码进行K折交叉验证：

def kfold_cross_validation(self):    clf_models = self.get_models()    models = []    self.results = {}    for model in clf_models:        self.current_model_name = model.__class__.__name__        cross_validate = cross_val_score(model, self.xtrain, self.ytrain, cv=4)        self.mean_cross_validation_score = cross_validate.mean()        print("Kfold cross validation for", self.current_model_name)        self.results[self.current_model_name] = self.mean_cross_validation_score        models.append(model)

每次运行这个交叉验证时，即使我已经为不同的模型设置了随机状态，我仍然会得到不同的结果。我想知道为什么在交叉验证中会得到不同的结果，以及可以采取什么措施来解决这个问题

回答：

我找到了问题的解决方案。

通过设置以下随机种子解决了问题：

seed = np.random.seed(22)