在 Azure ML 虚拟机中加载 rds 文件时的不同结果

编程问答 2022-04-28

问题描述

我在计算机本地使用 glm（广义线性模型）R 函数估计了逻辑回归模型。之后，我将模型保存在 .rds 对象中。

但是当我尝试在 ML Azure 的虚拟机中加载 .rds 文件时，我没有得到相同的结果。而且，每次重新运行同一行代码，结果都不一样。

我的代码只是：

the_model <- readRDS("My_model.rds")
summary(the_model)

在本地机器上的结果是：

Coefficients:
                                                      Estimate    Std. Error z value             Pr(>|z|)    
(Intercept)                                        3.141149822   0.784356106   4.005         0.0000620832 ***
v1                                                 0.726219625   0.391633035   1.854              0.06369 .  
v2                                                -0.064862181   0.552421552  -0.117              0.90653    
v3                                                 0.887799885   0.340067858   2.611              0.00904 ** 
v4                                                -1.122185271   0.522367991  -2.148              0.03169 *

但是，Azure ML 虚拟机中的相同代码给了我：

Coefficients:
                                                      Estimate    Std. Error z value             Pr(>|z|)    
(Intercept)                                        3.141149822   1.091937627   2.877              0.00402 ** 
v1                                                 0.726219625   0.485024052   1.497              0.13432    
v2                                                -0.064862181   0.557149990  -0.116              0.90732    
v3                                                 0.887799885   0.342241496   2.594              0.00948 ** 
v4                                                -1.122185271   0.728427980  -1.541              0.12342

更重要的是，如果我在虚拟机中重新运行相同的代码，我会得到一个新的结果：

Coefficients:
                                                      Estimate    Std. Error z value             Pr(>|z|)    
(Intercept)                                        3.141149822   0.999978344   3.141              0.00168 ** 
v1                                                 0.726219625   0.485024052   1.497              0.13432    
v2                                                -0.064862181   0.557149990  -0.116              0.90732    
v3                                                 0.887799885   0.342241496   2.594              0.00948 ** 
v4                                                -1.122185271   0.812081784  -1.382              0.16701

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