random_state是一个随机种子，是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时，也就确定了一种随机规则。
random_state可以用于很多函数，我比较熟悉的是用于以下三个地方：1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林
1、划分训练集和测试集的类train_test_split
随机数种子控制每次划分训练集和测试集的模式，其取值不变时划分得到的结果一模一样，其值改变时，划分得到的结果不同。
2、构建决策树的函数
clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion="entropy",random_state=30,splitter="random")
3、构建随机森林
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
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