問題タブ [mlr3]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
mlr3 - predict.all = TRUE のレンジャー学習器のバグ
パッケージ {ranger} のランダム フォレストのすべての予測を ml3 予測オブジェクトに保存し、個々のツリーの予測を別の学習者の特徴として使用したいと考えています。
次のコードは、R の次のエラー メッセージに続きます。
コード：
エラー：
check_prediction_data.PredictionDataClassif(pdata) のエラー:
'as_factor(pdata$response, levels = lvls)' のアサーションが失敗しました: 長さは 30 でなければなりませんが、長さは 15000 です。
誰かがこの問題を解決するのを手伝ってくれますか?
mlr3 - mlr3 での CV またはトレーニング/予測
パトリック・シュラッツによる投稿「「クロス検証 - トレーニング/予測」の誤解」
https://mlr-org.com/docs/cv-vs-predict/
言及した：
(a) CV は、モデルのパフォーマンスの見積もりを取得するために行われます。
(b) トレーニング/予測は、最終的な予測を作成するために行われます (上司がいくつかの決定を行うために使用する可能性があります)。
mlr3 では、学界で論文を発表する必要がある場合、さまざまなアルゴリズムのパフォーマンスを比較するために CV を使用する必要があることを意味します。また、業界では、モデルをトレーニングし、業界データを何度も使用して予測を行う必要がある場合、 mlr3 が提供するトレーニング/予測メソッドを使用する必要がありますか?
それは私が完全に間違って選んだものですか？
ありがとうございました