上下文是，我使用带有数据集的插入符号库来使用不同的模型进行训练和预测。在R脚本的开头或在每个训练和预测过程中设置种子有什么区别？
谢谢Manel
设置种子使以下RNG输出可重复。因此，如果发生了一些奇怪的事情，并且你想调试它，设置种子可以让你看到它再次发生。一开始做一次意味着你必须重复整个序列，做几次意味着需要重复更少。因此，在调试过程中，在要检查的部分之前设置种子可能是有意义的。
另一方面，许多统计方法假定结果是独立的。如果你想生成1000个随机数，你只需要在一开始设置一次种子，之后RNG将近似独立。每次将种子设置为不同的值可能是可以的，但大多数RNG都是在假设种子只设置一次的情况下进行测试的，因此如果您多次设置种子，您可能会发现种子模式会使结果无效。因此，对于最终结果，您应该只在开始时设定种子。
正如@RobertLong所说，这也让更改种子更方便，看看你的结果是否会用不同的种子重复。
在R脚本的开头或在每个训练和预测过程中设置种子有什么区别？
结果将略有不同，但两者都是有效的。
我倾向于总是只使用一个set.seed()，通常在脚本顶部附近。在多个地方设置种子的缺点是没有必要，如果你想更改种子，那么你必须在几个地方这样做。