cross-validation - 一部の反復に NaN 値がある場合の mlr3 ResampleResult でのパフォーマンス測定値の集計

Question

leave-one-out リサンプリングのすべての反復について、集計されたパフォーマンス メジャー (精度) を計算したいと考えています。

1 回の反復では、メジャーの結果は 0、1 (正のクラスが予測される場合) または NaN (負のクラスが予測される場合) のみです。

これをリサンプリング全体の既存の値で集計したいのですが、集計結果は常に NaN になります (当然、多くの反復で NaN になります)。これを行う方法を（ResampleResult$aggregate（）のヘルプページから）理解できませんでした：

gr = po(lrn("classif.kknn", predict_type = "prob"),
        param_vals = list(k = 10, distance=2, kernel='rectangular' )) %>>%
  po("threshold", param_vals = list(thresholds = 0.5))

glrn = GraphLearner$new(gr)

resampling = rsmp("loo")
 
rr = resample(task, glrn, resampling, store_models = TRUE)

rr$aggregate(msr("classif.precision"))