为什么有的模型准确率受到了随机种子的影响而有的模型没有随机森林模型不属于决策树模型吗随机森林模型为什么不受随机种子的影响

模型准确率受到随机种子的影响的原因是因为有些模型在训练过程中使用了随机数，如神经网络的权重初始化和dropout等，这些随机数会影响模型的训练结果。而随机种子的改变会导致随机数的改变，从而影响模型的训练结果。

随机森林模型是一种基于决策树的集成学习算法，它通过随机选择特征和样本来构建多棵决策树，并通过集成多个决策树的结果来提高模型的准确率。虽然随机森林模型是基于决策树的，但它与传统的决策树模型不同，因为它使用了随机性来构建多棵决策树，并通过集成多个决策树的结果来提高模型的准确率。

随机森林模型不受随机种子的影响是因为它的随机性是在构建每棵决策树时产生的，而不是在训练过程中产生的。具体来说，随机森林模型在构建每棵决策树时，会随机选择一部分特征和样本来训练决策树，这样每棵决策树都是不同的。因此，随机森林模型的随机性是通过构建多棵不同的决策树来实现的，而不是通过随机数来实现的。因此，随机种子的改变不会影响随机森林模型的训练结果。