R 中的机器学习：在 MLR3 中使用 MLR 包生存过滤器答案

【问题标题】：Machine learning in R: Using MLR package survival filters in MLR3R 中的机器学习：在 MLR3 中使用 MLR 包生存过滤器
【发布时间】：2021-10-17 16:59:03
【问题描述】：

我想使用 MLR3 包在生存数据上运行多种具有不同特征选择方法的机器学习算法。为此，我正在使用 MLR3 的 Benchmark() 函数。

不幸的是，MLR3 的过滤特征选择方法还不支持生存。但是，MLR 包支持生存过滤器。

我可以将 MLR 学习器与 MLR 过滤器方法融合。之后，我需要将它们转换为 MLR3 中的学习者，以便能够使用 MLR3 的 banchmark_grid() 函数。

有没有办法在 MLR3 中使用 MLR 生存过滤器？或者有什么方法可以将 MLR 过滤器转换为 MLR3 过滤器？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

不幸的是，mlr 和 mlr3 的基本设计根本不同。

【讨论】：

哦，我明白了。谢谢您的答复。你知道是否有任何方法可以让我在 MLR 中拥有 MLR3 的 benchmark_grid() 之类的东西？基本上，我不希望为所有学习者考虑所有任务。 benchmark_grid() 开发了一个 data.frame，它允许我决定要从基准测试中排除哪些行。但是，我在 MLR 中没有看到类似的东西。
原则上，您可以按照与 mlr 相同的方式编辑基准设计。见mlr.mlr-org.com/articles/tutorial/benchmark_experiments.html
谢谢，是的，我看过这个网页。在 benchmark() 函数中，他们使用 expand.grid() 函数来生成基准的设计。所以，可能无法修改。