Question

我正在编写用于交叉验证模型性能的代码。为了随机拆分数据集，我使用这种方法：

visibility:hidden

不幸的是它总是给我带来相同的向量：

0.7309678 0.2405364 0.6374174 0.5504370 0.5975453 0.3332184

我也试过使用不同的种子，例如：

h2o.runif(train.hex)

结果总是一样的。功能有什么问题？我会很感激任何提示。

更新

这是完整的代码：

h2o.runif(train.hex, seed=-1)

h2o.runif(train.hex, seed=123)

Answer 1

我无法重现这个问题。

library(h2o)
localH2O <- h2o.init(nthreads = -1, max_mem_size = '7g')
data(iris)
iris.hex <- as.h2o(localH2O, iris)

random <- h2o.runif(iris.hex, seed=-1) 
print(random)

产地：

        rnd
1 0.4668078
2 0.9952272
3 0.7743285
4 0.1585492
5 0.2527465
6 0.9686618

但是，如果我再次运行它，会产生不同的东西（如预期的那样）：

        rnd
1 0.1059295
2 0.2621405
3 0.1191477
4 0.3412595
5 0.3589089
6 0.9686884

h2o.runif（）始终返回相同的向量

1 个答案: