mlr3：如何使用mlr过滤训练数据集并将结果应用于模型训练？

Question

在mlr3中创建过滤器时，如何仅基于训练数据创建过滤器？

一旦创建了过滤器，您如何将其应用于建模过程，并对训练数据进行子集处理，以仅包括超过特定阈值的过滤器值？

library(mlr3)
library(mlr3filters)
library(mlr3learners)
library(tidyverse)


data(iris)
iris <- iris %>%
  select(-Species)
  
tsk <- mlr3::TaskRegr$new("iris", 
                          backend = iris, 
                          target = "Sepal.Length")

#split train and test
trn_ids <- sample(tsk$row_ids, floor(0.8 * length(tsk$row_ids)), F)
tst_ids <- setdiff(tsk$row_ids, trn_ids)

#create a filter
filter = flt("correlation", method = "spearman")

# Question 1: how to calculate the filter only for the train IDs?
filter$calculate(tsk)
print(filter)

# Question 2: how to only use only variables with X correlation or greater in training?
learner <- mlr_learners$get("regr.glmnet")
learner$train(tsk, row_ids = trn_ids)
prediction <- learner$predict(tsk, row_ids = tst_ids)
prediction$response

Answer 1

可以使用mlr3pipelines将过滤器包装到学习器中。

mlr3画廊有一个示例here（“功能过滤”部分）。

基本方法是创建一个像这样的图形：

fpipe = po("filter", flt("mim"), filter.nfeat = 3) $>>$ lrn("regr.glmnet")

并将其包装在GraphLearner中：

lrnr = GraphLearner$new(fpipe)。

lrnr现在可以像其他学习者一样使用，并且可以在训练学习者之前根据指定的过滤器在内部过滤功能。