,可以实现在机器学习任务中对模型的随机性进行控制。种子是一个随机数生成器的起始值,通过设置种子,可以使得每次运行相同的代码时得到相同的随机结果,从而方便结果的复现和比较。
在h2o中,可以通过设置set.seed()
函数来设置种子。具体步骤如下:
set.seed()
函数设置种子。例如,设置种子为123:set.seed(123)需要注意的是,设置种子只能控制h2o内部的随机性,对于其他涉及到随机性的操作,如数据集的划分等,也需要相应地设置种子来保证结果的一致性。
关于mlr和h2o的更多信息和使用方法,可以参考以下链接:
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