仍在学习机器学习，我偶然发现了一个我无法理解的 kaggle（链接）。

这是第 72 和 73 行：

parameters = {'solver': ['lbfgs'], 
              'max_iter': [1000,1100,1200,1300,1400,1500,1600,1700,1800,1900,2000 ], 
              'alpha': 10.0 ** -np.arange(1, 10), 
              'hidden_layer_sizes':np.arange(10, 15), 
              'random_state':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]}
clf = GridSearchCV(MLPClassifier(), parameters, n_jobs=-1)

如您所见，该random_state参数经过了 10 个值的测试。

这样做有什么意义？

如果一个模型在 some 上表现更好random_state，那么在其他模型上使用这个特定参数是否有意义？