MLR - 之間或預處理後接入數據的步驟

Question

是否有執行在MLR使用包裝預處理步驟後訪問數據的方式是什麼？這裏提供一個剝離版本的代碼：

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) 

該代碼定義了一個學習者，刪除了常量特徵並執行插補。有沒有辦法看到刪除常量要素後數據的外觀如何，或者更有趣的是，在插補之後呢？

Answer 1

這不是在此刻實現 - 在包裝點是封裝的一切，讓你不必擔心中間步驟。

但是，您可以使用impute()功能（用於去除的恆定功能和下同）分別做同樣的歸集。有關更多信息，請參閱the tutorial。