fit()按预期工作，但在evaluate()过程中，模型会随机执行

fit()和evaluate()是机器学习模型训练和评估过程中常用的两个函数。

fit()函数用于训练模型，它根据给定的训练数据和标签，通过迭代优化模型参数，使模型能够更好地拟合训练数据。在训练过程中，模型会根据损失函数的定义，通过反向传播算法来更新模型的权重和偏置，以最小化损失函数的值。fit()函数通常会迭代多个epoch（训练轮数），直到模型收敛或达到预设的停止条件。

evaluate()函数用于评估模型的性能，它通过输入测试数据和对应的标签，计算模型在测试数据上的预测结果，并与真实标签进行比较，从而得到模型的性能指标，如准确率、精确率、召回率等。在评估过程中，模型会根据预测结果和真实标签之间的差异，计算出相应的损失值或误差值，用于衡量模型的预测能力。

在上述问答内容中，提到模型在evaluate()过程中会随机执行，这可能是由于以下原因导致的：

1. 数据集划分：在机器学习中，通常将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数，而测试集用于评估模型的性能。如果在evaluate()过程中使用的是测试集，而测试集是随机选择的，那么模型在不同的evaluate()调用中可能会得到不同的结果。
2. 随机初始化：在某些机器学习算法中，模型的参数需要进行随机初始化，如神经网络中的权重和偏置。这样做的目的是打破对称性，使模型能够学习到更多的特征。因此，如果模型的参数是随机初始化的，那么在evaluate()过程中，模型的预测结果可能会有一定的随机性。

为了解决模型在evaluate()过程中的随机执行问题，可以采取以下措施：

1. 设置随机种子：通过设置随机种子，可以使随机数生成器的输出变得可重复。在训练和评估过程中都使用相同的随机种子，可以确保模型在不同的evaluate()调用中得到相同的结果。
2. 使用固定的测试集：如果希望在evaluate()过程中得到一致的结果，可以使用固定的测试集进行评估。可以事先将测试集划分好，并在每次evaluate()调用中使用相同的测试集。

总结起来，fit()函数用于训练模型，evaluate()函数用于评估模型。模型在evaluate()过程中可能会随机执行，这可能是由于数据集划分或参数随机初始化等原因导致的。为了解决这个问题，可以设置随机种子或使用固定的测试集。