重新排序 mlr3 的训练模型重要性值以匹配 R 中的任务？

Question

我想知道如何重新排序从 'mlr3' 训练模型产生的特征的重要性以匹配来自 task$feature_names 的特征名称的顺序？例如，如果我像这样从 mlr3 创建一个 task 和模型：

#Get data
aq <- data.frame(airquality)
aq <- na.omit(aq)

# Create mlr3 task and model
aq_T = TaskRegr$new(id = "aq", backend = aq, target = "Ozone")
aqLrn = lrn("regr.ranger", importance = "permutation")
aq_M <- aqLrn$train(aq_T)

然后我查看了特征名称和重要性值，结果如下：

name <- aq_T$feature_names #task feature names
imp <- aq_M$importance().  #models importance values
name
imp

> name
[1] "Solar.R" "Wind"    "Temp"    "Month"   "Day"
> imp
     Temp      Wind   Solar.R     Month       Day 
597.43488 455.69392 112.31195  30.28683  21.80924

重要性值按从高到低的顺序排列。但我想知道是否可以重新排序 imp 值以匹配 name（在上例中）给出的特征名称的顺序。

看一下 name 和 imp 的结构告诉我：

str(name)
str(imp)
> str(name)
 chr [1:5] "Solar.R" "Wind" "Temp" "Month" "Day"
> str(imp)
 Named num [1:5] 597.4 455.7 112.3 30.3 21.8
 - attr(*, "names")= chr [1:5] "Temp" "Wind" "Solar.R" "Month" ...

Answer 1

我找到了一种重新排序命名数字 imp 的方法。这成功了：

imp[order(factor(names(imp), levels = name))]

Answer 2

请注意，$fature_names 不能保证与基础数据中的顺序相同。因此，如果您想确保顺序与数据中的顺序相同，那么您可以执行以下操作：

library(mlr3)
library(mlr3learners)
#Get data
aq <- data.frame(airquality)
aq <- na.omit(aq)

# Create mlr3 task and model
aq_T <- TaskRegr$new(id = "aq", backend = aq, target = "Ozone")
aqLrn <- lrn("regr.ranger", importance = "permutation")
aq_M <- aqLrn$train(aq_T)

imp <- aq_M$importance()
imp[intersect(aq_T$backend$colnames, names(imp))]

重新排序 mlr3 的训练模型重要性值以匹配 R 中的任务？

Reorder mlr3's trained model importance values to match that of task in R?

r

mlr3