如何提取使用mlr软件包生成的模型的超级学习者/元学习者系数？

Question

我正在尝试为makeStackedLearner函数（mlr包）的结果提取系数，其中元学习器适合GLM或类似的东西。了解系数对于了解哪些模型对最终预测的贡献最大。

我已经通过mlr github问题（https://github.com/mlr-org/mlr/issues/2598）提出了这个问题。

library(mlr)
data(BostonHousing, package = "mlbench")
tsk = makeRegrTask(data = BostonHousing, target = "medv")
base = c("regr.rpart", "regr.svm")
lrns = lapply(base, makeLearner)
m = makeStackedLearner(base.learners = lrns,
predict.type = "response", method = "compress")
tmp = train(m, tsk)

在哪里可以找到super.model的回归系数？

> names(tmp$learner.model)
[1] "method"        "base.learners" "super.model"   "pred.train" 

Answer 1

感谢mlr软件包开发人员，此问题现已解决。最简单的方法是使用SELECT column_name FROM all_tab_columns WHERE table_name='integer_table' LEFT JOIN SELECT column_name FROM all_tab_columns WHERE table_name='text_table'; 设置，以便可以轻松地解释最终的超级学习者模型：

super.learner = "regr.glm"