我们在实验机器学习算法时，常常遇到一种情况：相同的算法，相同的数据，但每次计算得到的结果都不同。这是因为算法中存在随机的因素，导致最终的结果不稳定。因此，为了比较随机算法的优劣或是检验参数的最优解，我们需要多次重复实验，取平均值来衡量算法。那么问题来了，假设场景不变，随机算法实验需要重复多少次才足以客观公正地反映模型的效果呢？有些朋友建议至少重复30次，甚至100次，更有甚者重复上千次的实验。在本文中，我们将会用统计学的方法来教你如何正确地估计随机算法实验的重复次数。本文所有代码的执行环境可以是Python2或者3，并且安装了NumPy、Pandas和Matplotlib。假设我们在一组训练数
