Raisons pour utiliser la fonction set.seed

Question

Bien souvent, j'ai vu la fonction set.seed dans R avant de lancer le programme. Je sais que c'est essentiellement utilisé pour la génération de nombres aléatoires. Y at-il un besoin spécifique pour définir cela?

Answer 1

Le besoin est la volonté de résultats reproductibles, qui peuvent par exemple provenir d'essayer de déboguer votre programme, ou bien sûr d'essayer de refaire ce qu'il fait:

Ces deux résultats nous permettra de "jamais" à reproduire, comme je viens de demandé quelque chose "aléatoire":

R> sample(LETTERS, 5)
[1] "K" "N" "R" "Z" "G"
R> sample(LETTERS, 5)
[1] "L" "P" "J" "E" "D"

Ces deux-là, cependant, sont identiques , car j'ai mis la graine:

R> set.seed(42); sample(LETTERS, 5)
[1] "X" "Z" "G" "T" "O"
R> set.seed(42); sample(LETTERS, 5)
[1] "X" "Z" "G" "T" "O"
R> 

Il est vaste littérature sur tout ce qui; Wikipedia est un bon début. En substance, ces Rng sont appelés Générateurs de nombres Pseudo Aléatoires, car ils sont en fait totalement algorithmique: compte-tenu de la même semence, vous obtenez la même séquence. Et c' est une fonction et non un bug.

Answer 2

Vous devez définir une graine chaque fois que vous souhaitez obtenir un résultat aléatoire reproductible.

 set.seed(1)
rnorm(4)
set.seed(1)
rnorm(4)
 

Answer 3

Juste plus de l'ajout de certains aspects. Nécessité de mettre en de la graine: Dans le monde académique, si l'on prétend que son algorithme permet d'obtenir, dire 98.05% performance sur une simulation, d'autres ont besoin pour être en mesure de la reproduire.

?set.seed

En passant par le fichier d'aide de cette fonction, ce sont quelques faits intéressants:

(1) ensemble.de la graine() renvoie NULL, invisible

(2) "au départ, il n'y a pas de postérité; un nouveau est créé à partir de l'heure et de l'ID de processus lorsque celui-ci est requis. D'où les différentes sessions de donner différents résultats de simulation par défaut. Cependant, la graine pourrait être restaurée à partir d'une session précédente, si préalablement enregistré de l'espace de travail est restauré.", c'est pourquoi vous voulez à l'appel.de la graine() avec les mêmes valeurs de type entier la prochaine fois que vous voulez une même séquence de séquence aléatoire.