加载训练好的二分类器，再训练两类新类，变成四分类器，怎么保证初始种子一样？具体实现可以举个简单例子说明吗

好的，让我们来举一个简单的例子来说明如何保证初始种子一样。

假设我们有一个已经训练好的二分类器，它的随机数种子为42，保存在名为`binary_classifier.pkl`的文件中。现在我们想要在这个二分类器的基础上，训练两类新数据，变成一个四分类器，同时保证初始种子一样。具体实现如下：

import pickle
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载二分类器模型
with open('binary_classifier.pkl', 'rb') as f:
    binary_classifier = pickle.load(f)

# 保存随机数生成器状态
rng_state = np.random.get_state()

# 构造新的训练数据
X_new = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
y_new = np.array([0, 0, 1, 1])

# 恢复随机数生成器状态
np.random.set_state(rng_state)

# 训练新的两类
four_classifier = LogisticRegression()
four_classifier.fit(np.vstack([binary_classifier.predict_proba(X_new)[:, 1], y_new + 2]).T, y_new + 2)

# 保存四分类器模型
with open('four_classifier.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(four_classifier, f)

首先，我们使用`pickle`库加载训练好的二分类器模型，并保存其随机数生成器状态。接着，我们构造了新的训练数据`X_new`和`y_new`，其中`X_new`是一个4x2的矩阵，`y_new`是一个长度为4的向量，表示四个样本的类别标签。在训练新的两类之前，我们使用`np.random.set_state(rng_state)`恢复了二分类器使用的随机数生成器状态。接着，我们使用`np.vstack([binary_classifier.predict_proba(X_new)[:, 1], y_new + 2]).T`将二分类器预测的概率和新的类别标签堆叠成一个新的训练矩阵，用于训练新的四分类器。注意，在这里我们将新的类别标签加上2，将它们映射为数字2和3，以保证四分类器的输出类别标签为2和3。最后，我们使用`pickle`库将训练好的四分类器模型保存到文件中。

希望这个例子能够帮助你理解如何保证初始种子一样，并在二分类器的基础上训练新的两类数据，变成一个四分类器。