如何在 R 的 mlr 中使用包（例如 glmnet）？
How can I use packages (e.g. glmnet) within mlr in R?
我想减少特征并想使用弹性网络回归。因此，我想使用 glmnet-package 及其内置函数，如 cv.glment 并绘制结果等。问题是我的数据取决于时间，所以我使用了嵌套时间序列交叉验证和mlr 包。 glmnet-package 使用了 k-fold-cross-validation。
有没有办法像 glmnet-package 那样获取绘图？我的想法是使用源代码并更改一些部分，但我最终没有成功。
我还能尝试什么？提前致谢。
有点不清楚你想要什么或者你的问题是什么。也许以下帮助：
- glmnet 在 {mlr3learners} 可用
- Spatio-temporal 简历可在 {mlr3spatiotempcv}
请注意，{mlr} 已弃用。不过，它包含两个 glmnet 学习器供您使用。
关于{glmnet}算法的内部CV：您可以将其关闭并自行优化收缩参数。
但同样，你想要什么也很不清楚，因为你最后要的是情节。一次专注于一个问题。
我想减少特征并想使用弹性网络回归。因此，我想使用 glmnet-package 及其内置函数，如 cv.glment 并绘制结果等。问题是我的数据取决于时间，所以我使用了嵌套时间序列交叉验证和mlr 包。 glmnet-package 使用了 k-fold-cross-validation。 有没有办法像 glmnet-package 那样获取绘图？我的想法是使用源代码并更改一些部分，但我最终没有成功。 我还能尝试什么？提前致谢。
有点不清楚你想要什么或者你的问题是什么。也许以下帮助：
- glmnet 在 {mlr3learners} 可用
- Spatio-temporal 简历可在 {mlr3spatiotempcv}
请注意，{mlr} 已弃用。不过，它包含两个 glmnet 学习器供您使用。
关于{glmnet}算法的内部CV：您可以将其关闭并自行优化收缩参数。
但同样，你想要什么也很不清楚，因为你最后要的是情节。一次专注于一个问题。