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？使得二分类器输出类别标签是0和1，四分类器输出类别标签是2和3具体实现可以举例说明吗

好的，让我以Python语言和scikit-learn机器学习库为例，给出一个具体的实现过程。

在加载训练好的二分类器时，我们需要保存其随机数生成器的状态。代码如下：

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()

在训练新的两类时，我们需要恢复二分类器使用的随机数生成器状态。代码如下：

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

# 准备新的训练数据
X_new = ...
y_new = ...

# 将标签映射为2和3
y_true = np.where(y_new == 0, 2, 3)

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

在这个例子中，我们使用了LogisticRegression作为分类器，并假设二分类器和四分类器的输出类别标签分别是0和1、2和3。我们首先加载了训练好的二分类器，并保存了其随机数生成器状态。然后，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，我们准备了新的训练数据，并使用`np.where(y_new == 0, 2, 3)`将新的类别标签映射为2和3，用于训练新的四分类器。最后，我们使用`np.vstack([binary_classifier.predict_proba(X_new)[:, 1], y_true]).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。

希望这个例子能够帮助你理解如何保证初始种子一样，并将类别标签映射为不同的数值。