mlr

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    mlr支持xgb.create.features - 如何使用？

    r mlr軟件包中有一個函數，列出了它給予的學習者所支持的所有方法，我曾經使用它但找不到。我記得xgboost的xgb.create.feature肯定在包含的列表中，但是我找不到有關如何在mlr中使用它的任何文檔。有誰知道如何做到這一點？ （並且如果任何人都可以記住爲實現的學習者方法而使用的mlr搜索功能的名稱，那麼這也是非常讚賞的。）
    function xgboost mlr 2017-09-14

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    在MLR中繪製升力曲線

    我想知道如何繪製MLR中的升力曲線，特別是對於具有多種算法和任務的Benchmark實驗。 ROC曲線繪圖的幫助也將被讚賞。 謝謝。
    r mlr 2017-09-18

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    MLR MARS /地球分類器：靈活的判別分析或邏輯迴歸？

    我想了解分類的MARS /地球模型，並在R的MLR包中使用「classif.earth」。我的問題是MLR文檔說「classif.earth」使用「classif.earth」執行靈活的判別分析地球算法。 然而，當我在看代碼： （https://github.com/mlr-org/mlr/blob/master/R/RLearner_classif_earth.R） 我沒有看到在MDA包FDA的
    r mlr 2017-08-03

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    從kknn模型中檢索距離矩陣

    在R中使用mlr包並進行交叉驗證時，是否可以從kknn模型中檢索距離矩陣？ library("mlr") data(iris) task = makeClassifTask(data = iris, target = "Species") lnr = makeLearner( cl = "classif.kknn", predict.type = "prob",
    r knn mlr 2017-08-06

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    如何在使用mlr和使用其他軟件包（如rpart和mboost中的R）時插入不同的結果

    我正在使用mlr和其他軟件包進行生存分析。在mlr中，我使用了surv.rpart和surv.glmboost。我也使用原始軟件包rpart和mboost來做到這一點。我發現他們的結果是不同的。請看看下面的例子： > myData2 <- data.frame(DaySum=c(3,2,1,6,3,2,2,5,2,7,2), DaysDiff=c(24,4,5,12,3,31,
    r rpart mlr 2017-08-10

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    super.learner mlr包中的makeStackedLearner用於R

    R程序包中的makeStackedLearner函數似乎需要super.learner和method="stack.cv"和其他函數（至少在某些情況下）。但是我找不到有關如何選擇一個的信息。在合適的super.learner中尋找什麼？哪些通常是很好的選擇？
    r machine-learning mlr 2017-08-10

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    如何使用surv預測最後一行數據時如何對resutls進行重新採樣和比較。函數在mlr包中，R？

    我剛開始嘗試R包mlr，我想知道如果我可以自定義訓練集和測試集。例如，時間序列的所有數據都是訓練集，除了最後一個，最後一個是測試集。這裏是我的例子， library(mlr) library(survival) data(lung) myData2 <- lung %>% select(time,status,age) myData2$status = (myData2$stat
    r mlr 2017-08-11

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    R包mr有哪些類（二元）因子變量？

    我想準備一個數據集，以便在mlr包的Task中使用它。二元因子獨立變量應該是類因子，邏輯，字符還是整數？具有超過2個類別的因子變量作爲因子/字符是否可以，或者是否存在以mlr爲單位的模型， mlr不會自動進行轉換的模型矩陣？ mlr對這些情況期望哪些類？ 例如： x1 <- factor(sample(0:1, size=10, replace = TRUE)) x2 <- factor(sam
    r machine-learning mlr 2017-08-16

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    更改顏色和plotLearnerPrediction的圖例ggplot2對象

    我一直在用R的mlr軟件包中的plotLearnerPrediction函數生成一些不錯的繪圖。它們看起來像this。通過查看plotLearnerPrediction函數的源代碼，它看起來像使用geom_tile製作顏色表面。 library(mlr) data(iris) #make a learner lrn <- "classif.qda" #make a task my.ta
    colors legend mlr 2017-08-18

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    MLR - 之間或預處理後接入數據的步驟

    是否有執行在MLR使用包裝預處理步驟後訪問數據的方式是什麼？這裏提供一個剝離版本的代碼： library(mlr) library(mlbench) data <- BreastCancer[, 2:11] lrn <- makeLearner(cl = "classif.ranger", predict.type = "prob", fix.fac
    r mlr 2017-10-12
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