小编Qui*_*ten的帖子

我有多个准确度不同的分类机器学习模型。当我library(caret)在控制台中运行我的 xgBOOST（使用）时，我得到了 0.7586 的准确度。但是当我编织我的 Rmarkdown 时，相同模型的准确度是 0.8621。我不知道为什么这是不同的。

我遵循了此链接的建议，但没有任何效果：https : //community.rstudio.com/t/console-and-rmd-output-differ-same-program-used-but-the-calculation-gives-a-不同结果/67873/3

我也遵循了问题的建议，但没有任何效果：R Markdown 中的统计结果与针织输出不同（所有格式：Word、HTML、PDF）

最后我尝试了这个，但也没有任何效果：设置种子时，示例函数在控制台和针织文档中给出不同的结果

这是我在控制台和 Rmarkdown 中运行的代码，但准确度不同：

    # Data
    data <- data[!is.na(data$var1),]

# Change levels of var1
levels(data$var1)=c("No","Yes")

#Data Preparation and Preprocessing
# Create the training and test datasets
set.seed(100)

# Step 1: Get row numbers for the training data
trainRowNumbers <- createDataPartition(data$var1, p=0.8, list=FALSE)

# Step 2: Create the training  dataset
trainset <- data[trainRowNumbers,]

# Step 3: Create the test dataset
testset <- data[-trainRowNumbers,] …