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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.