访问回归训练模型

Question

我得到了一个练习，我需要训练线性回归 model 并获得一些关于 model 的信息：

我选择的变量与其他变量之间的线性关系
哪些变量对 model
意义

使用 lm 函数创建 model 很容易，这样我就可以用摘要（mod）。

mod <- lm(cars$height ~ ., data = cars)

总结()-方法returns 一切：r 平方、系数、p 值、显着性...

但是当我训练我的 model 时：

library(mlr)

lrn = makeLearner("regr.ksvm")

mod = train(learner = lrn, task = task)

pred = predict(object = mod, newdata = test)

performance(pred = pred, measures = list(mse, arsq))

我刚拿到 mse 和 r-squareZd。如何获得其他信息，如重要性、重要变量...... 有机会获得这个 mod 吗？

感谢帮助

Answer 1

library(mlr)
#> Loading required package: ParamHelpers
#> 'mlr' is in maintenance mode since July 2019. Future development
#> efforts will go into its successor 'mlr3' (<https://mlr3.mlr-org.com>).

lrn = makeLearner("regr.lm")

mod = train(learner = lrn, task = bh.task)

getLearnerModel(mod)
#> 
#> Call:
#> stats::lm(formula = f, data = d)
#> 
#> Coefficients:
#> (Intercept)         crim           zn        indus        chas1          nox  
#>   3.646e+01   -1.080e-01    4.642e-02    2.056e-02    2.687e+00   -1.777e+01  
#>          rm          age          dis          rad          tax      ptratio  
#>   3.810e+00    6.922e-04   -1.476e+00    3.060e-01   -1.233e-02   -9.527e-01  
#>           b        lstat  
#>   9.312e-03   -5.248e-01

^{由 reprex package (v0.3.0.9001)}

于 2020-01-15 创建

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