hyperoptで再現性を担保するために必要なパラメータ設定について

#はじめに
hyperoptを使って、パラメータチューニングしてみたが、毎回結果が変わってしまい、困っていました。
乱数の設定方法について、記載されているようなものも少なかったので、自身の備忘録も兼ねて掲載。

#環境
言語：Python
環境：kaggleのkernel（titanicのチュートリアルを行なっていたので。）

hyperoptにおいて必要なパラメータ設定

fminの引数にrstateがあり、
rstate = np.random.RandomState()
と記述することで、乱数が固定され、再現性を担保できます。
※使用するモデルでの乱数設定や使用データのスプリットにおける乱数設定は忘れずに。

これに気づくまでに１日ほど費やしてしまいました。。。
困ったときは、Helpを見るのが一番ですね。

インポート

from hyperopt import hp, tpe, Trials, fmin
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

##hyperopt

hyperopt_parameters = {
    'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1,20)),
    'max_features': hp.choice('max_features', range(2,31)),
    'n_estimators': hp.choice('n_estimators', range(100,300))}

def objective(args):
    classifier = RandomForestClassifier(**args,criterion = "entropy",random_state=0,n_jobs=-1)
    logloss = cross_val_score(X=dev_X,estimator=classifier,n_jobs=-1,y=dev_y,scoring="neg_log_loss",cv=3).mean()
    return -1*logloss

max_evals = 300
trials = Trials()

best = fmin(objective,hyperopt_parameters,algo=tpe.suggest,max_evals=max_evals,trials=trials,verbose=1,rstate=np.random.RandomState(0))