train_test_split(iris.data, iris.target, test_size = 0.2,
random_state = 13, stratify = iris.target)
iris_tree = DecisionTreeClassifier(max_depth = 2, random_state = 13)
iris_tree.fit(x_train, y_train)
여기서 train_test_split와 DecisionTreeClassifier의 random_state는 어떻게 다른가요??
그리고 DecisionTreeClassifier에서의 random_state를 변경하면 정확도도 동일해야 하는거 아닌가요?
13보다 작은 수를 입력했을 때는 정확도가 일정한데 13보다 큰 수를 입력하면 왜 정확도가 달라지는지 잘 모르겠습니다.