尽管设置了随机状态和相同的输入，sklearn RandomForestClassifier.fit() 仍不可重现

在使用 Scikit-learn 调整随机森林模型时，我注意到即使我使用相同的 RandomForestClassifier 实例和相同的数据作为输入，但在不同的运行后其准确度分数也不同。我尝试了谷歌搜索和 stackExchange 搜索功能，但我能找到的唯一与此有点相似的情况是this https://datascience.stackexchange.com/questions/66345/why-ml-model-produces-different-results-despite-random-state-defined-and-how-to帖子，但问题是在没有适当随机状态的情况下实例化分类器，这不是我的问题的情况。

我正在使用以下代码：

clf = RandomForestClassifier( n_estimators=65, max_features = 9, max_depth= 'sqrt', random_state = np.random.RandomState(123) )

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state = np.random.RandomState(159) )
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred=clf.predict(X_test)

X和y是我的数据和相应的标签，但我发现数据集并没有影响问题。当我运行 train_test_split 行时，我每次都会得到相同的分割，因此没有随机性。使用相同的拟合模型运行 Predict() 每次也会给出相同的结果，这表明我的问题与我上面链接的帖子不同。然而，每次运行 fit() 后，predict() 都会给出不同的预测！即使我不碰 X_train 和 y_train 也会发生这种情况。所以只需运行这两行

clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

每次都会给出不同的结果。据我从文档中可以看出 .fit() 不应该做任何随机的事情。如果没有可重复的输出，就不可能调整模型，所以我很确定某个地方存在错误。我缺少什么？以前有人遇到过这种情况，或者有人知道为什么会发生这种情况吗？

不要使用 numpyRandomState如果您要重新运行拟合并期望得到相同的结果，请反对。仅使用一个整数random_state反而。

来自sklearn的Glossary https://scikit-learn.org/stable/glossary.html#term-random_state，使用numpyRandomState:

多次调用该函数将重用同一个实例，并会产生不同的结果。

The RandomState对象被播种（用你的 123 ），但每次调用都会持续存在fit，继续获取新的随机数，而不会被重置。

快速检查：

clf = RandomForestClassifier(random_state=314)
preds = {}
for i in range(10):
    preds[i] = clf.fit(X, y).predict_proba(X)
all(np.allclose(preds[i], preds[i+1]) for i in range(9))
# > True

clf = RandomForestClassifier(random_state=np.random.RandomState(314))
preds = {}
for i in range(10):
    preds[i] = clf.fit(X, y).predict_proba(X)
all(np.allclose(preds[i], preds[i+1]) for i in range(9))
# > False