Gostaria de saber qual a função do Random State e por que criar uma variável "SEED", com um valor =20, como nesse meu caso abaixo
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd
uri='https://gist.githubusercontent.com/guilhermesilveira/2d2efa37d66b6c84a722ea627a897ced/raw/10968b997d885cbded1c92938c7a9912ba41c615/tracking.csv'
data=pd.read_csv(uri)
x=data[["home", "how_it_works", "contact"]]
y=data["bought"]
seed=20
treino_x, teste_x, treino_y, teste_y = train_test_split(x, y, random_state=seed, test_size=0.25, stratify=y)
modelo = LinearSVC()
modelo = modelo.fit(treino_x, treino_y)
previsoes = modelo.predict(teste_x)
acuracia = accuracy_score(teste_y, previsoes)
print("Taxa de acerto:", acuracia * 100, "%" )
