Comment (et quand) utiliser set.seed dans R

La fonction set.seed() dans R est utilisée pour créer des résultats reproductibles lors de l’écriture de code impliquant la création de variables prenant des valeurs aléatoires.

En utilisant la fonction set.seed() , vous garantissez que les mêmes valeurs aléatoires sont produites à chaque fois que vous exécutez le code.

Cette fonction utilise la syntaxe de base suivante :

set.seed(graine)

où:

• seed : n’importe quel nombre que vous souhaitez.

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette fonction dans la pratique.

Exemple 1 : générer des valeurs aléatoires sans utiliser set.seed()

Supposons que nous utilisions la fonction rnorm() pour créer un bloc de données avec trois variables qui prennent des valeurs aléatoires qui suivent une distribution normale standard :

#create data frame
df <- data.frame(var1 = rnorm(10),
                 var2 = rnorm(10),
                 var3 = rnorm(10))

#view data frame
df

          var1        var2        var3
1   0.13076685 -0.32183484  0.08083558
2   0.93926332  0.92271464  1.14695121
3   1.97227368  0.01140237  0.29325751
4   1.99656555  0.26735086  1.17131155
5  -1.07893403 -0.12748185 -0.75510058
6  -0.58955485 -0.29720114  0.57928670
7   1.39367811 -1.43043111 -0.39395086
8  -0.09977302 -1.93133994 -0.66654713
9  -0.71876371  2.27999183  0.45990405
10  0.90421007  2.28077581  0.57545709

Si nous essayons de créer à nouveau le même bloc de données en utilisant rnorm() , il n’y a aucune garantie que les valeurs seront les mêmes puisque nous n’avons pas utilisé la fonction set.seed() :

#create data frame
df <- data.frame(var1 = rnorm(10),
                 var2 = rnorm(10),
                 var3 = rnorm(10))

#view data frame
df

         var1        var2       var3
1   0.1841698  1.18134622 -0.9410759
2  -1.3535924 -0.73136515 -0.2802438
3   1.0323083  0.06530416 -1.3447057
4  -0.6540649 -0.45005680  1.1222456
5   0.5201189 -0.03688566 -0.6317776
6   0.6119033 -0.13083390  0.7034120
7  -0.1781823  0.56807218  0.2138826
8  -0.1325103  1.10700318 -0.6799447
9  -0.6185180  0.12327017 -0.2411492
10 -0.2699959 -0.04093012  0.5289240

Notez que les valeurs de chaque colonne du bloc de données sont complètement différentes.

Exemple 2 : générer des valeurs aléatoires à l’aide de set.seed()

Le code suivant montre comment utiliser la fonction set.seed() avant d’utiliser la fonction rnorm() pour créer un bloc de données avec trois variables qui prennent des valeurs aléatoires :

#make this example reproducible
set.seed(7)

#create data frame
df <- data.frame(var1 = rnorm(10),
                 var2 = rnorm(10),
                 var3 = rnorm(10))

#view data frame
df

         var1         var2       var3
1   2.2872472  0.356986230  0.8397504
2  -1.1967717  2.716751783  0.7053418
3  -0.6942925  2.281451926  1.3059647
4  -0.4122930  0.324020540 -1.3879962
5  -0.9706733  1.896067067  1.2729169
6  -0.9472799  0.467680511  0.1841928
7   0.7481393 -0.893800723  0.7522799
8  -0.1169552 -0.307328300  0.5917451
9   0.1526576 -0.004822422 -0.9830526
10  2.1899781  0.988164149 -0.2760640

Si nous utilisons set.seed() avec la même valeur de départ qu’avant et créons à nouveau le bloc de données, il est garanti qu’il aura les mêmes valeurs que le bloc de données précédent :

#make this example reproducible
set.seed(7)

#create data frame
df2 <- data.frame(var1 = rnorm(10),
                  var2 = rnorm(10),
                  var3 = rnorm(10))

#view data frame
df2

         var1         var2       var3
1   2.2872472  0.356986230  0.8397504
2  -1.1967717  2.716751783  0.7053418
3  -0.6942925  2.281451926  1.3059647
4  -0.4122930  0.324020540 -1.3879962
5  -0.9706733  1.896067067  1.2729169
6  -0.9472799  0.467680511  0.1841928
7   0.7481393 -0.893800723  0.7522799
8  -0.1169552 -0.307328300  0.5917451
9   0.1526576 -0.004822422 -0.9830526
10  2.1899781  0.988164149 -0.2760640

Notez que les valeurs de ce bloc de données correspondent à celles du bloc de données précédent.

Remarque : Dans cet exemple, nous avons choisi d’utiliser 7 comme valeur de départ, mais vous pouvez choisir le nombre de votre choix, tel que 0, 54, 99, 100, 48787, etc.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment utiliser d’autres fonctions courantes dans R :

Comment utiliser la fonction dim() dans R
Comment utiliser la fonction table() dans R
Comment utiliser la fonction sign() dans R