r - mlr3 でバイナリ分類器のキャリブレーション プロットを描画する方法

Question

にmlrは、キャリブレーション プロットを描画する関数がありました。

## mlr approach
# train predict
library(mlr)
lrn = makeLearner("classif.rpart", predict.type = "prob")
mod = train(lrn, task = sonar.task)
pred = predict(mod, task = sonar.task)

# make calibration plot
cal = generateCalibrationData(pred)
plotCalibration(cal, smooth=TRUE)
#> `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

mlr3の出力を使用して、どうすればきれいなキャリブレーション プロットを描くことができるのだろうかlearner$train(task)$predict(task)。mlr3の本でこのトピックを見つけられませんでした。どんなヒントでも大歓迎です。

## mlr3 approach
# train/predict
library(mlr3)

data("Sonar", package = "mlbench")
task = TaskClassif$new(id = "Sonar", Sonar, target = "Class", positive = "R")
learner = lrn("classif.rpart", predict_type = "prob")
pred = learner$train(task)$predict(task)

^{reprex パッケージ(v1.0.0)によって 2021-03-26 に作成されました}