mlr - 在预处理步骤之间或之后访问数据

Question

在 mlr 中使用包装器执行预处理步骤后是否可以访问数据？这里是代码的精简版：

library(mlr)
library(mlbench)

data <- BreastCancer[, 2:11]
lrn <- makeLearner(cl = "classif.ranger",
                        predict.type = "prob",
                        fix.factors.prediction = TRUE,
                        importance = "permutation")

lrn <- makeImputeWrapper(lrn, classes = list(integer = imputeMedian(),
                                                  numeric = imputeHist(),
                                                  factor = imputeMode()))

lrn <- makeRemoveConstantFeaturesWrapper(lrn, na.ignore = TRUE)

classif.task <- makeClassifTask(data = rawdata, target = "Target", positive = "1")

model <- train(lrn, classif.task)

该代码定义了一个学习器，删除了常量特征并执行了插补。有没有办法查看数据在删除常量特征后或更有趣的是在插补后的样子？

Answer 1

目前尚未实现 -- 包装器的目的是封装所有内容，这样您就不必担心中间步骤。

然而，您可以使用 impute() 函数单独进行相同的插补（同样用于删除常量特征）。有关详细信息，请参阅 the tutorial。