乱数の固定
機械学習の実験で、乱数のシード（random_state など）を固定する主な目的として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
データの分割や初期値などの乱数による揺らぎをなくし、結果を再現できるようにするため
- B
モデルの精度を、必ず高くするため
- C
学習にかかる時間を、必ず短くするため
- D
データの個数を、増やすため
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正解：A
シードを固定すると、乱数を使う処理（分割・初期化・サンプリング）の結果が、毎回同じになり、再現できる。ただし、特定のシードで良い結果が出ただけの可能性にも注意する。
- A
正しい。比較実験で、条件をそろえるためにも重要。
- B
誤り。精度が上がるわけではない。
- C
誤り。速度とは関係がない。
- D
誤り。データの数は変わらない。
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