Python GBM 模型无法重现预测

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我正在本地在 python 上运行 GBM 模型。运行模型后，我试图准确预测一个单独的新数据集（使用 preDict_proba）。但是 preDict_proba 每次都会给出不同的概率。我试过np.random.seed(42)，也试过random_state=42。但它没有帮助。 test_df_prob 总是给出不同的值，而且差异也很大。有趣的是，我的模型精度没有改变。 K Fold accuracy 不会改变。只有 preDict_proba 输出在变化。有人可以帮忙吗？

    from sklearn.ensemble import GradIEntBoosTingClassifIEr
    #np.random.seed(42) 
    classifIEr = GradIEntBoosTingClassifIEr(n_estimators=50,random_state = 42,max_depth = 7)
    classifIEr.fit(X_Train,y_Train)
    test_df_prob = classifIEr.preDict_proba(test_df)

解决方法@H_607_1@

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大佬总结

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