r - 通过两次拟合提升树来获得不同的值

Question

我使用 R 包 adabag 将提升树拟合到（大）数据集（140 个观察值和 3 845 个预测变量）。

我用相同的参数和相同的数据集执行了这个方法两次，每次返回不同的精度值（我定义了一个简单的函数，它给出了给定数据集的精度）。我犯了错误还是通常在每个拟合不同的精度值返回？这个问题是基于数据集很大的事实吗？

返回给定预测值和真实测试集值的准确性的函数。

    err<-function(pred_d, test_d)
{
  abs.acc<-sum(pred_d==test_d)
  rel.acc<-abs.acc/length(test_d)

  v<-c(abs.acc,rel.acc)

  return(v)
}

新编辑（9.1.2017）：上述上下文的重要后续问题。

据我所知，我的代码中没有使用任何“伪随机对象”（例如生成随机数等），因为我基本上适合树（使用 r-package rpart）和提升树（使用 r-package adabag ) 到一个大数据集。当我执行我的代码时，你能解释一下“伪随机性”在哪里进入吗？

编辑 1：类似的现象也发生在树上（使用 R-package rpart）。

编辑 2：数据集 iris 上的树（使用 rpart）没有发生类似现象。

score 1 · Accepted Answer

如果您没有设置种子（使用set.seed()），则没有理由期望得到相同的结果。

如果你做的是统计而不是信息安全，那么你设置什么种子并不重要。您可以使用几种不同的种子运行模型以检查其敏感性。你只需要在任何涉及伪随机性的事情之前设置它。大多数人将其设置在代码的开头。

这在统计中无处不在；它影响所有语言的所有概率模型和过程。

请注意，在信息安全的情况下，拥有一个（伪）随机种子很重要，它不容易被暴力攻击猜到，因为（简而言之）知道安全程序内部使用的种子值为其铺平了道路被黑。在科学和统计中，情况正好相反——你和任何与你分享代码/研究的人都应该知道种子，以确保可重复性。

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