划分训练集和测试集如何确定最优random_state

在划分训练集和测试集时，我们可以使用不同的random_state来生成不同的训练集和测试集。通常情况下，我们会使用交叉验证的方式来选择最优的random_state。

具体步骤如下：

1. 将数据集划分为训练集和测试集，使用一组默认的random_state。

2. 在训练集上训练模型，并在测试集上进行预测，计算性能指标，如准确率、精确率、召回率等。

3. 重复步骤1和步骤2，使用不同的random_state，得到不同的性能指标。

4. 对于每个random_state，计算性能指标的平均值和标准差。

5. 选择性能指标平均值最高，且标准差最小的random_state作为最优的random_state。

需要注意的是，最优的random_state可能因数据集的不同而不同。因此，在选择最优的random_state时，需要对不同的数据集进行测试，选择最优的random_state。