party包中的r-Varimp()每次运行都会产生不同的结果

Question

我正在使用party包使用cforest((函数创建一个随机林模型。然而，当我尝试使用varimp函数查看模型的可变重要性值时，varimp功能会为我的特征产生不同的值。有什么办法解决这个问题吗？

Answer 1

对于任何使用随机值的进程，例如创建随机森林模型，或使用随机排列查找变量重要性，每次运行都会出现轻微变化。

如果你想"；锁定"；其中一个值，例如，为了使分析可复制，可以使用set.seed(<any number>)。下面是一个例子：

library(party)
# Create model
mod <- cforest(hp ~ ., mtcars)
# Without seed we get different values each time
varimp(mod)[1]
#>      mpg 
#> 498.8208

varimp(mod)[1]
#>      mpg 
#> 513.8174

# However, if we set the seed, we get the same result each time
set.seed(1)
varimp(mod)[1]
#>     mpg 
#> 464.639
set.seed(1)
varimp(mod)[1]
#>     mpg 
#> 464.639

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更新

请注意，set.seed()在重复调用随机函数时仍然会给出不同的值，但是以可预测的方式。例如，如果我调用rnorm(1)两次，我会得到两个不同的值。但对于相同的种子，每次重置种子时都会得到相同的两个值。

set.seed(1)
rnorm(1)
#> [1] -0.6264538
rnorm(1)
#> [1] 0.1836433
set.seed(1)
rnorm(1)
#> [1] -0.6264538
rnorm(1)
#> [1] 0.1836433

您可以通过在脚本中多次调用set.seed()来重置种子，或者在运行脚本之前重新启动R会话(Windows的快捷键为CTRL + SHIFT + F10(。