R中的随机数-Set.seed（N）[重复]

我意识到有人set.seed()在R中使用伪随机数生成。我也意识到使用相同的数字，例如set.seed(123)可以确保您可以重现结果。

但是我不明白的是价值观本身意味着什么。我正在玩几个功能，有些使用set.seed(1)or set.seed(300)或set.seed(12345)。这个数字是什么意思（如果有的话），以及我什么时候应该使用其他数字。

例如，在我正在研究的书中，它们set.seed(12345)在为决策树创建训练集时使用。然后在另一章中，他们将set.seed(300)用于创建随机森林。

只是不知道电话号码。

您选择的种子编号是在生成随机数序列时使用的起点，这就是为什么（假设您使用相同的伪随机数生成器）在给定相同种子编号的情况下可以获得相同结果的原因。就您的第二个问题而言，来自Stata中等效功能描述的简短摘录可能会有所帮助：

我们不能足够强调这一点：不要太频繁地设置种子。要了解为什么这是一个坏主意，请考虑限制情况：设置种子，绘制一个伪随机数，重置种子，再次绘制，然后继续。您获得的伪随机数仅是您通过数学函数运行的种子。除非您选择的种子随机通过，否则您获得的结果将不会随机通过。如果您已经有这样的数字，为什么还要打扰使用伪随机数生成器呢？

http://www.stata.com/manuals13/rsetseed.pdf

简而言之，数字本身并没有任何意义！如果您正在查看其他人的代码（例如上面提供的两个示例），则数字不会更改该功能。两种功能都没有“好”号。这取决于作者的选择。

此外，如果您只在代码中设置一次种子，则可以选择任何您喜欢的数字。您唯一需要注意的一点是，如果您与其他也使用随机数的函数进行接口，那么选择一个非显而易见的种子是不错的选择（因此，您使用相同种子的可能性较小） ）。

但是，正如Corcovado很好地指出的那样，对于某些应用程序，您在选择时需要特别小心。如果在数学上您需要多个伪随机生成的数字，那么您选择的数字就不会有任何规律。

R中的set.seed（）函数采用一个（任意）整数参数。因此，我们可以采用任何参数，例如1或123或300或12345来获得可重现的随机数。

同样，在TeachingDemos包中，char2seed函数允许用户基于字符串设置种子。