R、 glmnet：无法在cv.glmnet--set.seed不'；我做不到_R_Machine Learning_Random Sample_Glmnet

R、 glmnet：无法在cv.glmnet--set.seed不'；我做不到

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R、 glmnet：无法在cv.glmnet--set.seed不'；我做不到,r,machine-learning,random-sample,glmnet,R,Machine Learning,Random Sample,Glmnet,每次运行cv.glmnet时，我都会得到稍微不同的结果（例如，模型选择的最佳lambda）。与大多数函数不同，set.seed（）不能解决问题。有人知道问题的原因或解决方案吗？您是否在多个内核上运行此功能？我正在Mac OS X 10.7.5上运行此功能，我认为它有一个内置的多核功能，名为Grand Central Dispatch。不过我并不太熟悉多核流程。我没有使用过这个功能，但交叉验证功能并行运行并不少见，而且我也知道跨多核设置种子可能很棘手（或者至少不是许多并行软件包的默认设置）。不用说

每次运行

cv.glmnet

时，我都会得到稍微不同的结果（例如，模型选择的最佳lambda）。与大多数函数不同，

set.seed（）

不能解决问题。有人知道问题的原因或解决方案吗？

您是否在多个内核上运行此功能？我正在Mac OS X 10.7.5上运行此功能，我认为它有一个内置的多核功能，名为Grand Central Dispatch。不过我并不太熟悉多核流程。我没有使用过这个功能，但交叉验证功能并行运行并不少见，而且我也知道跨多核设置种子可能很棘手（或者至少不是许多并行软件包的默认设置）。不用说，我不是这方面的专家，但如果您能在代码中发布一个结果示例，这将非常有用。