mlr - 在预处理步骤之间或之后访问数据

Question

在mlr中执行预处理步骤使用包装器后，有没有办法访问数据？这是代码的剥离版本：

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)

代码定义了学习者，删除了常量特征并执行了插补。有没有办法看到数据在删除常量特征后的样子，或者更有趣的是，在插补后？

Answer 1

目前尚未实现 - 包装器的目的是封装所有内容，以便您不必担心中间步骤。

但是，您可以使用impute()函数单独执行相同的插补（并且类似地删除常量要素）。有关详细信息，请参阅the tutorial。