从 kknn 模型中检索距离矩阵

Question

在 R 中使用 mlr 包和交叉验证时，是否可以从 kknn 模型中检索距离矩阵？

library("mlr")

data(iris)

task = makeClassifTask(data = iris, target = "Species")

lnr = makeLearner(
  cl = "classif.kknn",
  predict.type = "prob",
  k = 5,
  kernel = "gaussian",
  scale = TRUE
)

cv = crossval(
  learner = lnr,
  task = task,
  iters = 4,
  stratify = TRUE,
  measures = acc,
  show.info = FALSE,
  model = TRUE
)

str(cv$models[1])

我在 cv$models 或 cv$pred 中看不到任何相关内容。

Answer 1

crossval 的 return 值是一个 ResampleResult，其中包含在 $models 成员中的各个迭代中拟合的模型（请注意，这是一个列表).模型是由基础学习者 return 编辑的对象，因此在每个模型中应该有一个包含距离矩阵的成员 $D$ 。

有关详细信息，请参阅 the tutorial。

编辑：在这种特殊情况下，您不会在通常的地方获得学习者模型，因为 kknn 是一个（无模型）聚类器并且 kknn 函数实际上并不被 mlr 呼叫，直到 predict。由 train 编辑的 "model" return 只是训练数据（还有一些额外的位）。

predict 函数 return 只是预测而不是模型，因此不幸的是，在这种特殊情况下，您无法直接获得距离矩阵。但是，您可以从 mlr 获取学习者模型并对其调用 kknn 以获取距离矩阵：

 kknn(getTaskFormula(cv$models[[1]]$task.desc),
  train = cv$models[[1]]$learner.model$data,
  test = iris)$D

从 kknn 模型中检索距离矩阵

Retrieving distance matrix from kknn model

r

knn

mlr