sklearnのParameterSamplerを実装しようとしていますが、random_stateパラメータが何をしているかは完全にはわかりません。sklearnのParameterSamplerでrandom_stateパラメータは何をしますか？
random_stateをNoneに設定すると、通常のランダムサンプリングが使用されていると思います。 random_stateがNone以外の場合は、疑似ランダムサンプリングが使用されますか？
また、異なるint値がサンプリングにどのように影響するかわかりません。たとえば、random_state = 1の別の形式random_state = 2ですか？はいの場合、どうですか？ documentationから
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random_stateがNoneまたはnp.randomである場合には、ランダムに初期化RandomStateオブジェクトが返されます。
random_stateが整数の場合、新しいRandomStateオブジェクトをシードするために使用されます。
random_stateがRandomStateオブジェクトの場合は、それが通過します。
は基本的には、random_stateを設定することにより、あなたは（擬似）乱数生成器はランダムな整数の順番でデータがサンプリングされる方法に影響を持っているたびに、同じシーケンスを生成することを保証します。
random_stateは配信に影響しません。これは、一貫した結果を得るためのパラメータです。 1に設定すると、コードを実行するたびに同じ結果が得られます。これを2に設定すると、これも同様に発生します（しかし、おそらく以前とは異なる値で）。 None（デフォルト）に設定すると、ランダムシードが選択される度に異なる結果が得られます。