Чем отличается использование random state при инициализации RandomForest в Python от случайного леса в R?

Возможно, имелись в виду различия в использовании параметра random_state при инициализации модели случайного леса в библиотеках Python и R.

В Python параметр random_state используется для обеспечения воспроизводимости результатов. 34 Когда каждый раз запускать эксперимент с одним и тем же значением random_state, то будут получаться одинаковые случайные числа. 4 Это позволяет повторно воспроизвести эксперимент и проверить результаты моделирования. 4

В классификаторе случайного леса и в модели регрессии параметр random_state контролирует начальное случайное состояние выборок, используемых при построении деревьев, и выборку объектов, учитываемых при поиске наилучшего разделения в каждом узле. 4

По некоторым предположениям, значения по умолчанию для гиперпараметров, в том числе для начальных случайных значений, в библиотеках Python и R различаются, что может приводить к различному поведению моделей. 1

Таким образом, возможно, что различия заключаются в настройках по умолчанию, которые влияют на процесс обучения модели случайного леса и, в частности, на случайный выбор, сделанный во время обучения. 1