通过R中的mlr为h2o设置种子
，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：
- 首先，需要安装并加载mlr和h2o的R包。可以使用以下命令进行安装：install.packages("mlr") install.packages("h2o")然后使用以下命令加载包：library(mlr) library(h2o)
- 接下来，需要初始化h2o并连接到h2o集群。可以使用以下命令进行初始化：h2o.init()这将启动h2o集群并连接到默认的本地主机。
- 然后，可以使用
set.seed()函数设置种子。例如，设置种子为123：set.seed(123) - 最后，可以使用mlr中的函数进行机器学习任务，例如训练一个模型：learner <- makeLearner("classif.randomForest") model <- train(learner, task)在这个过程中，h2o将使用设置好的种子来控制模型的随机性。
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：
- mlr官方网站：https://mlr.mlr-org.com/
- h2o官方网站：https://www.h2o.ai/
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', force = TRUE )
> h2o.init(R version 3.3.2 (2016-10-31)
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mlr_learners_avg)
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