当用作 SVC 函数的参数时，random_state = 0 会做什么？

Question

我了解

random_state = 0

在火车测试拆分和其他应用程序中的作用。但是，我在支持向量机/支持向量分类器的上下文中不理解它。我不明白它的确切设置是什么，或者它如何帮助创建支持向量分类器，以及如果我省略它会发生什么。我看到它是在训练 SVC 之前创建 SVC shell 时使用的，所以我相信它没有参考训练数据。请简单回答，因为我对 SVM/SVC 比较陌生，谢谢。代码上下文如下：

from sklearn.svm import SVC 
OurSVM = SVC(kernel = 'poly', random_state = 0)
OurSVM.fit(X_train, y_train)