Olá! Eu usei o seed padronizado com o intuito de obter sempre o mesmo valor de acurácia, correto? Porém, cada vez que eu rodo esse valor da acurácia muda. Não entendi o que pode ser. Segue o código que usei abaixo.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# startify = y é para ser proporcional
SEED = 20
treino_x, teste_x, treino_y, teste_y = train_test_split(x, y, random_state=SEED, test_size=0.25, stratify = y)
print(f'Treinaremos com {len(treino_x)} e testaremos com {len(teste_x)}')
model = LinearSVC()
model.fit(treino_x,treino_y)
previsoes = model.predict(teste_x)
acurácia = accuracy_score(teste_y, previsoes)
print(f'A acurácia será de {acurácia}')