关于scikit-learn中SVC示例里random_state参数用法的疑问

哪怕关闭了概率估计（probability=False），random_state依然能帮你保证模型训练的可重复性，主要在这几个场景起作用：

• 打破训练数据中的平局：如果你的训练数据里存在特征完全相同但标签不同的样本，或者计算决策边界时出现多个样本到超平面的距离完全一致的情况，SVC会通过随机选择来处理这种平局。固定random_state后，每次训练时的选择结果完全一致，不会出现“同样的代码跑两次，模型结果不一样”的情况。
• 保证交叉验证结果可复现：你提到的官方示例用了交叉验证，虽然交叉验证的数据集拆分可能有随机性，但如果模型本身有随机步骤（比如刚才说的平局处理），固定random_state能让每一轮交叉验证里训练出的模型结果稳定，避免因为模型训练的随机波动导致交叉验证得分忽高忽低，方便你复现文档里的结果。
• 适配部分求解器的随机需求：如果后续你更换了SVC的求解器（比如用saga这类基于随机梯度下降的求解器），哪怕probability=False，这些求解器本身会用到随机初始化，random_state就能固定这些随机过程，让训练结果一致。

举个直观的例子：如果你的数据里有10个特征完全一致的样本，其中5个是正类、5个是负类，没设random_state的话，每次训练SVC可能会给出不同的决策边界；设了random_state=42后，每次训练的决策边界都会完全相同。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jmcornil