Rpartモデルがそれぞれ異なる結果を達成しています

Question

私は同じトレーニングとテストセットを使用していますが、何らかの理由で混乱マトリックスと出力プロットが実行ごとに異なります。各繰り返しは2つの精度のいずれかを実現：

fit_rpart <- train(goodbad~.,method='rpart',data=training, control = rpart.control(maxdepth = 30, minsplit=30, minbucket=1, cp=0.001)) 


fancyRpartPlot(fit_rpart$finalModel) 

pred_rpart <- predict(fit_rpart, testing) 
confusionMatrix(pred_rpart, testing$goodbad, positive = 'bad') 

Answer 1

rpartは、ランダムサンプリングを使用しています。それぞれの実行の前にset.seedを使用し、毎回同じモデルを取得する必要があります。

set.seed(100) 
fit_rpart <- train(goodbad~.,method='rpart',data=training, control = rpart.control(maxdepth = 30, minsplit=30, minbucket=1, cp=0.001)) 


fancyRpartPlot(fit_rpart$finalModel) 

pred_rpart <- predict(fit_rpart, testing) 
confusionMatrix(pred_rpart, testing$goodbad, positive = 'bad')