R：用 ml3 库绘制结果

Question

我正在使用 R 编程语言。我正在尝试使用“mlr”库从以下 Whosebug post 中复制这些图：R: multiplot for plotLearnerPrediction ggplot objects of MLR firing errors in RStudio

（我也在这里使用这个网站：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/08/practicing-machine-learning-techniques-in-r-with-mlr-package/）

首先，我为这个练习创建了数据（“响应变量”是响应，所有其他变量是预测变量）

 #load libraries
    library(mlr)
    library(girdExtra)
    library(ggplot2)
    library(rpart)
    
    #create data
    
    a = rnorm(1000, 10, 10)
    b = rnorm(1000, 10, 5)
    c = rnorm(1000, 5, 10)
    d <- sample( LETTERS[1:3], 1000, replace=TRUE, prob=c(0.2, 0.6, 0.2) )
    response_variable <- sample( LETTERS[1:2], 1000, replace=TRUE, prob=c(0.3, 0.7) )
    
    data <- data.frame(a, b, c, d, response_variable)
    data$d = as.factor(data$d)
    data$response_variable = as.factor(data$response_variable)

从这里开始，我尝试遵循教程的“mlr”部分（仅使用“决策树”和“随机森林”算法）：

task <- makeClassifTask(data = data, target = "response_variable")

learners = list( 
    "classif.randomForest", 
    "classif.rpart" )

p1<-plotLearnerPrediction(learner = learners[[1]], task = task)
p2<-plotLearnerPrediction(learner = learners[[2]], task = task)

谁能告诉我我作为用户制作的情节是否打算这样做？

谢谢

Answer 1

是的，它们是用户打算这样做的。要查看此内容，您可以运行对玩具数据执行相同的命令。由此，您将看到分类是正确的。唯一的问题是，在您的数据中，响应与预测变量完全无关，因此分类很糟糕（事实上，它似乎将所有内容都预测为“B”）。

a = rnorm(100, 10, 10)
b = rnorm(100, 10, 5)

data <- data.frame(a, b)
library(dplyr)
data=mutate(data, response_variable=ifelse(a>mean(a) | b<mean(b), "A", "B"))

R：用 ml3 库绘制结果

R: plotting results with the ml3 library

r

ggplot2

plot

data-visualization

mlr