R 包 mlr 的（二进制）因子变量应该有哪些类？答案

【问题标题】：Which classes should (binary) factor variables for R package mlr have?R 包 mlr 的（二进制）因子变量应该有哪些类？
【发布时间】：2017-08-16 23:46:21
【问题描述】：

我想准备一个数据集以在mlr 包的Task 中使用它。二元因子自变量应该是类因子、逻辑、字符还是整数？是否可以将具有超过 2 个类的因子变量作为因子/字符，或者是否有集成在 mlr 中的模型需要例如mlr 不会自动进行转换的模型矩阵？对于这些情况，mlr 期望哪些类？

例如：

x1 <- factor(sample(0:1, size=10, replace = TRUE))
x2 <- factor(sample(letters[1:5], size=10, replace = TRUE))
y <- sample(c("yes", "no"), size=10, replace = TRUE)
library(mlr)
makeClassifTask(data = data.frame(y, x1, x2), target = "y", positive="yes")

【问题讨论】：

标签： r machine-learning mlr

【解决方案1】：

是的。如果它是一个因素，它应该是一个因素。当然，您可以拥有两个以上的类，尽管并非所有学习者都支持两个以上的类（mlr 将负责确定学习者是否自动兼容）。 mlr 总是自动将任务中的所有内容转换为适合学习者，或者告诉您学习者和任务不兼容。

您还可以使用函数listLearners()列出适合给定任务的学习者。

【讨论】：