为什么我的cross_val_score总是不一样，即使我事先设置了我的随机状态？

cross_val_score函数是用于进行交叉验证的函数，它将数据集划分为训练集和测试集，并对模型进行多次训练和评估。在每次划分数据集时，随机性是一个重要的因素，它可以影响到最终的评估结果。

即使你事先设置了随机状态，但是cross_val_score函数在每次划分数据集时仍然会使用不同的随机种子。这是因为交叉验证的目的是通过多次划分数据集来减小模型评估的偏差，以更好地评估模型的性能。如果每次划分数据集都使用相同的随机种子，那么模型评估的结果可能会受到数据集划分的特定随机性的影响，导致评估结果不够准确。

因此，cross_val_score函数在每次划分数据集时都会使用不同的随机种子，以确保评估结果的准确性和可靠性。这也是为什么你每次运行cross_val_score函数得到的结果都不一样的原因。

如果你希望得到稳定的评估结果，可以通过设置随机种子的方式来控制数据集的划分。你可以尝试多次运行cross_val_score函数，并使用相同的随机种子来得到一致的结果。例如：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 设置随机种子为0
random_state = 0

# 创建Logistic回归模型
model = LogisticRegression()

# 进行交叉验证并设置随机种子
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, random_state=random_state)

在上述代码中，通过设置random_state参数为0，可以确保每次划分数据集时都使用相同的随机种子，从而得到一致的评估结果。

需要注意的是，不同的模型和数据集可能对随机性更敏感，因此在实际应用中，你可能需要根据具体情况来选择是否设置随机种子以及选择合适的数值。