我一直认为机器学习结果有所不同，因为每次提前都会随机整理数据，从而导致不同的训练集。因此，当没有洗牌时，结果每次都应相同。与sklearn.linear_model.LinearRegression()一样，但是sklearn.linear_model.RANSACRegressor()每次都以相同的顺序馈送相同的培训数据，也会显示出不同的结果。这不仅仅是数学函数，结果不应该每次相同吗？有人可以解释这一点，还是我的代码中有错误，我是否错误地喂给它不同的数据？
根据文档，数据是随机选择的。
某些参数中有一个指示，例如 randy_state ：
Random_State ：INT，RandomState实例或无，可选，默认
None用于初始化中心的发电机。如果int，随机数生成器使用的种子随机_STATE是;如果随机态实例，Random_State是随机数生成器；如果没有，则随机数生成器是NP.Random使用的随机态实例。