基准测试(benchmark)就是将不同学习器应用于同一个或几个任务,并使用同一个或几个重采样方法,然后使用同一个或几个评估指标来比较学习效果的过程。 使用benchmark_grid()函数设计基准测试: library(mlr3learners) task = as_task_classif(mtcars, target = "vs", positive = "1") learns = lrns(c("clas...
在mlr3 基准测试是用benchmark()进行的,它只是分别对每个任务和学习器运行resample() ,然后收集结果;提供的重采样策略会在每个任务上自动实例化,以确保将所有学习器在相同的训练和测试数据进行比较。 3.1 首先,调用benchmark_grid()构造了一个详尽的设计来描述要在基准测试中使用的学习者、任务和重采样的所有组合,...
下面就是开始计算,和tidymodels相比,这一块语法更加简单一点,就是建立benchmark_grid,然后使用benchmark()函数即可。 # 加速 library(future) plan("multisession",workers=12) # 减少屏幕输出 lgr::get_logger("mlr3")$set_threshold("warn") lgr::get_logger("bbotk")$set_threshold("warn") # 开始运行 ...
cv<-rsmp("cv",folds=10)set.seed(0520)# 建立多个模型 design<-benchmark_grid(tasks=task_train,learners=list(rf_glr,log_glr,tree_glr,kknn_glr),resampling=cv) 在训练集中,使用10折交叉验证,运行4个模型,看这语法是不是也很简单清晰? 开始计算 下面就是开始计算,和tidymodels相比,这一块语法更加简...
related to tdhock/mlr3resampling#19 which instructed me to try benchmark_grid(paired=TRUE) (although I would rather not, because I believe paired=FALSE is more user-friendly for my use case). ?benchmark_grid says * With 'paired' set to 'TRUE', tasks and resamplings are treated as ...
mlr3:在优化模型(即AutoTuner对象)中使用benchmark() 、、 包括他们使用mlr3进行的超参数调整。换句话说,我想比较已经调优的不同算法的实例,而不是算法的默认超参数值。mlr3提供自动调谐器对象来执行嵌套重采样和超参数调优.还有一个基准()函数来对几个学习者进行比较。benchmark()函数依次使用benchmark_grid()来...
(s) with '<TunerGridSearch>' and '<TerminatorEvals> [n_evals=20, k=0]'## INFO [20:51:30.597] [bbotk] Evaluating 1 configuration(s)## INFO [20:51:30.605] [mlr3] Running benchmark with 1 resampling iterations## INFO [20:51:30.608] [mlr3] Applying learner 'classif.rpart' on ...
data.table(instance$archive$benchmark_result$score(msrs(c("clust.dunn","clust.ch","clust.silhouette"))) modelmsrs = dplyr::left_join(as.data.table(instance$archive),models) modelmsrs = tidyr::pivot_longer(modelmsrs[,c(1:3,18:20)], 3:6, names_to = "measures", values_to = "valu...
## INFO [20:51:33.094] [bbotk] Starting to optimize 1 parameter(s) with '<TunerGridSearch>' and '<TerminatorEvals> [n_evals=5, k=0]' ## INFO [20:51:33.096] [bbotk] Evaluating 1 configuration(s) ## INFO [20:51:33.102] [mlr3] Running benchmark with 4 resampling iterations ...
建立benchmark_grid 开始计算 查看模型表现 结果可视化 选择最好的模型 加载R包 首先还是加载数据和R包,和之前的数据一样的。 library(mlr3verse)## Loading required package: mlr3library(mlr3pipelines)library(mlr3filters) 建立任务 然后是对数据进行划分训练集和测试集,对数据进行预处理,为了和之前的tidymodels...