r - 予測フェーズで mlr3 パッケージを使用して JSON データをデコードする方法は?

Question

パッケージでを開発しgraphlearnerましmlr3たが、サービスで公開したいと考えていRplumberます。ただし、予測を行うためのデータ (JSON 形式のデータ) を受け取ると、の関数が(グラフが学習された) 正しい型を推測しないgraphlearnerため、 はデータを認識するのに苦労します。これに対する解決策はありますか？予測フェーズで mlr3 の JSON データを管理するメカニズムはありますか?fromJSONjsonlite

学習ステップ

library(mlr3)
imp_missind = po("missind")
imp_fct     = po("imputenewlvl", param_vals =list(affect_columns = selector_type("factor")))
imp_num     = po("imputehist", param_vals =list(affect_columns = selector_type("numeric")))
learner = lrn('regr.ranger')
graph = po("copy", 2) %>>% 
  gunion(list(imp_missind, imp_num %>>% imp_fct)) %>>%
  po("featureunion") %>>%
  po(learner)
t1 = tsk("boston_housing")
g1 = GraphLearner$new(graph)
g1$train(t1)
saveRDS(g1,'my-model')

予測ステップ：機能します （データをシミュレートして予測し、ターゲット列を削除します）

data=t1$data()[1:1,-1]
model = readRDS('my-model')
model$predict_newdata(newdata=data)

予測ステップ : 機能しない (JSON データをシミュレートして予測する)

model = readRDS('my-model')
data = t1$data()[1:1,-1]
json = fromJSON(toJSON(data, na="string"))
model$predict_newdata(newdata=json)

とエラー:

エラー : タスクをバインドできません: 列の型が一致しません: cmedv (数値 != 整数)

UPDATE 再現可能な例

library(mlr3learners)
library(mlr3)
library(mlr3pipelines)
library(jsonlite)



imp_missind = po("missind")

imp_fct     = po("imputenewlvl", param_vals =list(affect_columns = selector_type("factor")))

imp_num     = po("imputehist", param_vals =list(affect_columns = selector_type("numeric")))

learner = lrn('regr.ranger')

graph = po("copy", 2) %>>% 
  gunion(list(imp_missind, imp_num %>>% imp_fct)) %>>%
  po("featureunion") %>>%
  po(learner)


task = tsk("boston_housing")


graphlearner = GraphLearner$new(graph)

#train model 
graphlearner$train(task)

# create data to predict  (juste one observation)

data= task$data()
data[1:1, chas := NA]
data = data[1:1,-1]




# look the the types of columns
str(data)

# predictin, this works fine 
predict(graphlearner, data)


# simulate the case when json data is received

json_data = toJSON(data, na="string")

print(json_data)

# get R data from json formatted data
data_from_json = fromJSON(json_data)

# look the types of columns, some are different numeric != integer, factor != char
str(data_from_json)

# try to predict, this does not work, get erro  :    cmedv (numeric != integer)
predict(graphlearner,data_from_json)