sklearn shuffle 与 random_state 差别

仅对个人学习过程的疑问进行记录，以下为个人见解，欢迎指正。

shuffle：分割之前是否对数据进行洗牌（默认True）
random_state：随机种子 当种子固定时，可以实现实验复现，方便调节参数
只有当shuffle=True时，random_state才起作用。
几个例子：
1）shuffle和random_state均不设置，即默认为shuffle=True，重新分配前会重新洗牌，则两次运行结果不同


2）仅设置random_state，那么默认shuffle=True，根据新的种子点，每次的运行结果是相同的

3）如果仅设置shuffle=True 那么每次划分之前都要洗牌 多次运行结果不同

4）如果shuffle=False，random_state=4（即一个固定值），则不洗牌，后面的random_state不起作用，与不设置random_state的结果相同


5）设置shuffle=True,且 random_state=4（即一个固定值）可以实现复现，便于调节参数