在R语言中构建单个决策树时，是否需要调用set.seed()函数？

我正在学习如何在R语言中构建单个决策树和随机森林。我了解到在构建随机森林前需要使用set.seed()来确保结果的可复现性，比如他人使用我的代码时能得到相同输出，因为会生成相同的随机森林树。但由于单个决策树仅基于一棵树，我是否仍需要在构建前使用set.seed()？使用相同代码和数据集时，无论是否调用set.seed()，生成的树是否始终相同？

我使用以下代码构建了单个决策树：

tree <- rpart(Kyphosis ~ ., method='class', data=kyphosis)
printcp(tree)

我尝试在代码前添加set.seed(101)和不添加两种情况，两次得到的输出相同：

Classification tree:
rpart(formula = Kyphosis ~ ., data = kyphosis, method = "class")

Variables actually used in tree construction:
[1] Age   Start

Root node error: 17/81 = 0.20988

n= 81 

CP nsplit rel error xerror    xstd
1 0.176471      0   1.00000 1.0000 0.21559
2 0.019608      1   0.82353 1.0588 0.22010
3 0.010000      4   0.76471 1.0588 0.22010

看起来不需要set.seed()，但我想确认这一结论是否正确，以及背后的原理是什么？谢谢！

附：我知道一般来说单个决策树不如随机森林实用，但仍对此感到好奇

你的结论是对的——在使用rpart包构建单个决策树时，通常不需要调用set.seed()就能得到相同的结果，核心原理和rpart的算法设计直接相关：

• rpart的分裂逻辑是完全确定性的
  rpart构建决策树时，会严格按照预设规则寻找最优分裂：遍历所有特征，计算每个特征下所有可能分裂点对应的损失（分类树用基尼系数/信息熵，回归树用均方误差），最终选择能让损失下降幅度最大的分裂方式。整个过程没有引入随机抽样或随机选择步骤，只要数据集、模型参数不变，每次运行得到的树结构完全一致。

• 随机森林需要set.seed()的本质原因
  随机森林的随机性体现在两个关键环节：一是对训练集做有放回的bootstrap随机抽样，二是每个节点分裂时随机选取部分特征子集来寻找最优分裂点。这两个步骤都依赖随机数生成，必须通过set.seed()固定随机种子，才能保证每次生成的树集合一致，最终结果可复现。

• 极端特例：分裂平局时的随机选择
  极少数情况下，如果多个特征或分裂点的损失下降幅度完全相同，rpart会随机选择其中一个。这种场景下，不设置set.seed()可能导致两次结果有差异，但这种情况在实际数据中非常罕见，你的测试数据集也未出现这类情况，所以绝大多数场景下无需考虑。

简言之，rpart单决策树是确定性算法，输入和参数固定则结果固定；随机森林是随机算法，必须靠set.seed()保证可复现性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jabjab4