MLR - 之间或预处理后接入数据的步骤

Question

是否有执行在MLR使用包装预处理步骤后访问数据的方式是什么？这里提供一个剥离版本的代码：

library(mlr) 
library(mlbench) 

data <- BreastCancer[, 2:11] 
lrn <- makeLearner(cl = "classif.ranger", 
         predict.type = "prob", 
         fix.factors.prediction = TRUE, 
         importance = "permutation") 

lrn <- makeImputeWrapper(lrn, classes = list(integer = imputeMedian(), 
                numeric = imputeHist(), 
                factor = imputeMode())) 

lrn <- makeRemoveConstantFeaturesWrapper(lrn, na.ignore = TRUE) 

classif.task <- makeClassifTask(data = rawdata, target = "Target", positive = "1") 

model <- train(lrn, classif.task) 

该代码定义了一个学习者，删除了常量特征并执行插补。有没有办法看到删除常量要素后数据的外观如何，或者更有趣的是，在插补之后呢？

Answer 1

这不是在此刻实现 - 在包装点是封装的一切，让你不必担心中间步骤。

但是，您可以使用impute()功能（用于去除的恒定功能和下同）分别做同样的归集。有关更多信息，请参阅the tutorial。