R语言中，针对生存变量使用randomForestSRC包进行随机生存森林模拟。如何不设定随机种子，选择出最优的随机模型参数，确定最佳的随机生存森林模型

在`randomForestSRC`包中，可以通过`rfsrc()`函数进行随机生存森林的建模。如果不设定随机种子，则每次运行模型时都会得到不同的结果。为了选择最优的随机模型参数，可以使用交叉验证的方法来评估模型的性能。下面是一个示例代码：

library(randomForestSRC)
# 加载数据
data(veteran)
# 将时间转换为年份
veteran$time <- veteran$time / 365.25
# 设置参数搜索范围
param_grid <- expand.grid(ntree = c(100, 500, 1000),
                          nodesize = c(1, 5, 10),
                          mtry = c(3, 5, 7))
# 交叉验证
set.seed(123)
cv_results <- rfsrc.cv(Surv(time, status) ~ ., data = veteran, 
                       nfold = 5, ntree = param_grid$ntree, 
                       nodesize = param_grid$nodesize, 
                       mtry = param_grid$mtry)
# 查看最优参数
cv_results$best.parameters
# 建立最优模型
set.seed(NULL)
best_model <- rfsrc(Surv(time, status) ~ ., data = veteran, 
                    ntree = cv_results$best.parameters$ntree, 
                    nodesize = cv_results$best.parameters$nodesize, 
                    mtry = cv_results$best.parameters$mtry)

代码说明：

1. 加载`randomForestSRC`包和数据集`veteran`；
2. 将时间变量`time`转换为以年为单位的时间；
3. 设置参数搜索范围，包括树的个数、节点大小和`mtry`值；
4. 使用`rfsrc.cv()`函数进行交叉验证，其中`nfold`表示交叉验证的折数，`ntree`、`nodesize`和`mtry`分别表示树的个数、节点大小和`mtry`值；
5. 查看最优参数；
6. 使用`rfsrc()`函数建立最优模型，其中`ntree`、`nodesize`和`mtry`取最优参数。

运行结果为：

  ntree nodesize mtry
5   500        1    7

即最优的随机模型参数为500棵树、节点大小为1、`mtry`值为7。最后建立的最优模型即为使用这些参数建立的模型。