mlr - 在预处理步骤之间或之后访问数据

时间:2017-10-12 12:27:30

标签: r mlr

在mlr中执行预处理步骤使用包装器后,有没有办法访问数据?这是代码的剥离版本:

library(mlr)
library(mlbench)

data <- BreastCancer[, 2:11]
lrn <- makeLearner(cl = "classif.ranger",
                        predict.type = "prob",
                        fix.factors.prediction = TRUE,
                        importance = "permutation")

lrn <- makeImputeWrapper(lrn, classes = list(integer = imputeMedian(),
                                                  numeric = imputeHist(),
                                                  factor = imputeMode()))

lrn <- makeRemoveConstantFeaturesWrapper(lrn, na.ignore = TRUE)

classif.task <- makeClassifTask(data = rawdata, target = "Target", positive = "1")

model <- train(lrn, classif.task)

代码定义了学习者,删除了常量特征并执行了插补。有没有办法看到数据在删除常量特征后的样子,或者更有趣的是,在插补后?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

目前尚未实现 - 包装器的目的是封装所有内容,以便您不必担心中间步骤。

但是,您可以使用impute()函数单独执行相同的插补(并且类似地删除常量要素)。有关详细信息,请参阅the tutorial