set.seed(7)什么意思

set.seed()函数固定随机数的作用
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文章介绍了set.seed()函数的作用。若不使用该函数，代码每次执行结果会不同，这可能导致研究前后结果不一致。使用它固定随机数，能保证结果相同，便于后人验证，可防止结论依赖随机数。

　　以前虽然在每个程序都看见过，但是没注意过这个问题，也不理解是什么意思，去搜了一些帖子才明白。

　　其实，很好理解，就是如果你不加set.seed(7)，当然代码也可以执行这个命令，但是每次执行的结果都会不同。这就会出现一个，如果某学者对某问题进行研究，如果每次都是用随机数据，那会导致前后的不一致。但如果你固定的随机数，可以保证后来人验证的工作的正确与否。那里的7 你不用管它是什么，哪怕是8 ， 9 ，124 ，780，乱七八糟什么数字，都行。就是为了保证每次获得结果是相同的。

　　本质上就是要防止基于某次随机数的结果得到的结论，使结果是不依赖于随机数的。

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03-24 1106
R语言set.seed函数的意义及实战
R语言中set.seed函数的重要性及用途
TechGlide的博客
08-26 1646
需要注意的是，多次调用set.seed函数会影响后续所有的随机数生成，并且不同的种子值会生成不同的随机数序列。如果我们想要比较不同算法或参数设置下的结果差异，就可以使用set.seed函数设置种子，以确保每次运行时使用相同的随机数序列，从而使得比较更加准确和可靠。如果我们在代码中多次调用set.seed函数，并传入不同的种子值，那么每次调用后生成的随机数序列将会不同。在这种情况下，我们可以使用set.seed函数设置种子，以确保每次运行时生成的随机数序列都是相同的，从而帮助我们定位和调试问题。
R语言这代码什么意思 set.seed(123) train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data))
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这段R语言代码的作用是：首先设置随机数种子为123，然后从数据集data中随机抽取80%的行作为训练数据的索引，并将其赋值给变量train_ind。
R语言这代码什么意思 set.seed(123) train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data)) train_data <- data[train_...
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这段代码的意思是： 首先使用 set.seed(123) 设置随机种子，这样每次运行都会产生相同的随机数。 接着使用 sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data)) 从数据集中随机选取80%的数据作为训练集。 将选取出来的数据索引存储在变量train_ind中。 然后使用 data[train_ind, ] 在原数据集中筛选出训练集，并存储在train_data中...
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set.seed()函数作用
R 语言 set.seed 函数的作用及应用
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具体来说，当我们在 R 代码中使用随机数相关的函数时，如果不使用 set.seed 函数设置种子值，每次运行代码都会生成不同的随机数序列。通过调用 set.seed 函数并传递一个整数参数，我们可以确保每次运行相同的代码时都会得到相同的随机数序列，从而方便结果的比较和验证。通过设置种子值，我们可以确保每次运行相同的代码时都能生成相同的随机数序列，从而方便结果的比较、验证和复现。种子值决定了伪随机数序列的起始点，换句话说，相同的种子值会导致相同的随机数序列。每次运行这段代码时，都会得到相同的模型结果。
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