如何在R中衡量mlr3模型的性能？

在R中衡量mlr3模型的性能可以通过以下步骤进行：

首先，确保已经安装了mlr3和mlr3misc包，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("mlr3")
install.packages("mlr3misc")

导入所需的包：

library(mlr3)
library(mlr3misc)

创建一个任务对象，用于定义模型的输入和输出：

task <- mlr_tasks$get("iris")

这里以经典的鸢尾花数据集为例。

创建一个学习者对象，选择一个mlr3中的学习算法，例如随机森林：

learner <- mlr_learners$get("classif.randomForest")

创建一个学习器对象，将任务和学习者传递给学习器：

learner <- mlr_learners$get("classif.randomForest")

使用交叉验证来评估模型的性能，可以选择不同的性能指标，例如准确率（accuracy）或F1分数（f1）：

resampling <- mlr_resamplings$get("cv")
measure <- mlr_measures$get("classif.acc")

创建一个评估器对象，将学习器、任务、交叉验证和性能指标传递给评估器：

evaluator <- mlr3::mlr_learners$get("classif.randomForest")

运行评估器，得到模型的性能评估结果：

result <- evaluator$train(task)
performance <- result$aggregate(measure)

可以通过以下命令查看模型的性能评估结果：

performance$result

以上是在R中衡量mlr3模型性能的基本步骤。根据具体的需求，还可以使用其他的性能指标、交叉验证方法和评估器来进行模型性能的评估。

相关·内容

教程：使用 .NET Core 中的 EventCounters 衡量性能

本文适用于： ✔️ .NET Core 3.0 SDK 及更高版本本教程将介绍如何使用 EventCounter 衡量高频率事件的性能。...可以使用由各种官方 .NET Core 包或第三方提供者发布的可用的计数器，或创建自己的监视指标。在本教程中，将：实现 EventSource。...要诊断的示例调试目标应用。获取源示例应用程序将用作监视的基础。示例浏览器中提供了示例 ASP.NET Core 存储库。下载 zip 文件，下载后提取它，并在你喜欢的 IDE 中打开它。...实现 EventSource 对于每隔几毫秒发生的事件，最好使每个事件的开销较低（小于一毫秒）。否则，对性能的影响将很大。记录事件意味着你将向磁盘写入内容。如果磁盘不够快，你将丢失事件。...在 Startup.cs 文件中，更新包含此筛选器的 ConfigureServices 方法。

4902 0

ChainForge：衡量Prompt性能和模型稳健性的GUI工具包

ChainForge是一个用于构建评估逻辑来衡量模型选择，提示模板和执行生成过程的GUI工具包。ChainForge可以安装在本地，也可以从chrome浏览器运行。...ChainForge可以通过聊天节点对多个对话可以使用不同的llm并行运行。可以对聊天消息进行模板化，并且可以在此过程中为每个节点更新和更改底层LLM。聊天节点对于会话接口的生成审计非常重要。...响应选择器有一个分组列表或表的选项，可以在下面看到所引用的每个模型的输出。...总之，ChainForge是一个用于对大型语言模型(LLM)提示进行测试的开源可视化编程环境，用于分析和评估LLM响应，功能包括：快速有效地同时查询多个LLM，测试提示的想法和变化；比较不同提示排列和模型的响应质量...，选择最适合你的用例的提示和模型。

2464 0

如何在keras中添加自己的优化器(如adam等)

找到optimizers.py中的adam等优化器类并在后面添加自己的优化器类以本文来说，我在第718行添加如下代码 @tf_export('keras.optimizers.adamsss') class...4、调用我们的优化器对模型进行设置 model.compile(loss = ‘crossentropy’, optimizer = ‘adamss’, metrics=[‘accuracy’])...= 1) 补充知识：keras设置学习率–优化器的用法优化器的用法优化器 (optimizer) 是编译 Keras 模型的所需的两个参数之一： from keras import optimizers...# 传入优化器名称: 默认参数将被采用 model.compile(loss=’mean_squared_error’, optimizer=’sgd’) 以上这篇如何在keras中添加自己的优化器...(如adam等)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

45K3 0

「R」说说r模型中的截距项

y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...第一个模型隐含了截距项，而第二个模型显式地进行了指定。当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。...y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean

3.2K0 0

EagleEye：一种用模型剪枝的快速衡量子网络性能的方法

因此，本文提出了一种能够快速衡量剪枝后模型性能的方法，经实验能够对MobilenetV1减少50%的FLOPs情况下，仍能保证在Imagenet数据集上Top1精度达到70.9%。...因此，我们一般需要利用模型压缩技术，尽量不影响模型性能的前提下，减少模型的参数量和计算量，使其满足硬件的限制。将剪枝后模型训练至收敛后，评估网络性能。...因此，EagleEye提出一种快速并且准确衡量子网络性能的方法，加快剪枝的过程。 EagleEye 动机传统模型剪枝的三步流程是：模型预训练、模型剪枝和finetuning。...在finetuning过程中，权重分布只发生了一点偏移，但是finetuning前后模型性能发生巨大变化。...EagleNet论文认为是网络中的BN层对于模型的精度评估有较强的影响。

7963 0

机器学习中的分类问题：如何选择和理解性能衡量标准

引言当涉及到机器学习和数据科学中的分类问题时，评估模型的性能至关重要。选择适当的性能衡量标准有助于我们了解模型的效果，并作出有根据的决策。...本博客将介绍一些常用的分类问题衡量标准，以及它们在不同情境下的应用。为什么需要分类问题的性能衡量标准？在机器学习中，分类问题是一类非常常见的任务。它包括将数据点分为两个或多个不同的类别或标签。...对于这些问题，我们需要一种方式来评估模型的性能，以便选择最合适的模型、调整参数，并最终在实际应用中做出可靠的决策。...常用的分类问题衡量标准以下是一些常用的分类问题性能衡量标准：准确度（Accuracy）：准确度是最简单的性能衡量标准之一。它表示模型正确分类的样本数与总样本数之比。...绘制这两种曲线的过程相似，通常需要使用模型的预测概率来确定不同的阈值，并计算相应的性能指标。在Python中，您可以使用Scikit-Learn库来轻松生成这些曲线。

2871 0

R语言之机器学习第一讲（mlr3包系列）

小陈回来了，之前和大家介绍了很多与孟德尔随机化和全基因组关联研究有关的方法，接下来的时间里，我会带大家系统地学习如何使用R语言的”mlr3”进行机器学习的相关研究，希望能给大家带来帮助。...由于R语言的快速发展，原先的“mlr”包已经越来越难维护，因此作者对该包进行了重写，这里作者融入了“R6”，“future”和“data.table”的特征，使得”mlr3”这个包更好用。...install.packages("mlr3") # 安装mlr3这个包 library(mlr3) # 加载mlr3这个包这里提醒一下，“mlr3”只是一个基础包，它还有很多扩展包，如：mlr3benchmark...这些扩展的R包需要我们单独安装并加载。...不过，选择合适的模型可能需要重复很多上述步骤才能最终确定。关于mlr3包的简介就先讲到这里，希望能给大家一个比较感性的认识。

1.4K3 0

如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源

1.文档编写目的 ---- 继上一章如何在Redhat中配置R环境后，我们知道对于多数企业来说是没有外网环境的，在离线环境下如何安装R的包，能否搭建R的私有源对R的包进行管理。...本文档主要讲述如何在Redhat中安装R的包及搭建R的私有源。...搭建需要注意，PACKAGES文件中记录了所有包的描述信息，且每个包只有一个版本。...4.配置R使用私有源 ---- 1.在$R_HOME/ lib64/R/etc目录下增加配置文件Rprofile.site 在Rprofile.site文件中增加如下内容： [root@ip-172-31...（如：设置R启动时加载的包、设置编辑器、制表符宽度等） 5.测试R私有源 ---- 1.进入R控制台，执行包安装命令 [ec2-user@ip-172-31-21-45 etc]$ R R version

4.2K7 0

mlr3基础（二）

重采样重采样策略通常用来评估学习算法的性能。...列显示真实的(观察到的)标签，行显示预测的标签。正数总是在混淆矩阵的第一行或第一行。因此，C11中的元素是我们的模型预测阳性类并正确的次数。...类似地，C22中的元素是我们的模型预测负类的次数，并且是正确的。对角线上的元素被称为真阳性(TP)和真阴性(TN)。元素C12是我们错误预测阳性标签的次数，被称为假阳性(FP)。...在实践中，我们永远不应该得到对角线以下的分类器，因为将预测的标签倒置将导致对角线上的反射。评分分类器是产生分数或概率的模型，而不是离散标签。...如果模型没有很好地校准或类标签严重不平衡，选择一个不同的阈值可以帮助提高预测性能。在这里，我们将阈值更改为t=0.2，提高了真实阳性率(TPR)。

2.8K1 0

R 树在前端性能优化中的使用

在现实生活中，R 树可以用来存储地图上的空间信息，例如餐馆地址，或者地图上用来构造街道，建筑，湖泊边缘和海岸线的多边形。...在与图形相关的应用中经常会使用到 R 树，除了上述提到的地图检索以外，图形编辑中也会使用到（检索图形是否发生了碰撞）。...其使用的算法包括：单次插入：非递归 R 树插入，最小化 R 树的重叠分割例程（分割在 JS 中非常有效，而其他 R 树修改，如溢出时重新插入和最小化子树重叠搜索，速度太慢，不值得）单一删除：使用深度优先树遍历和空时释放策略进行非递归...R 树删除（下溢节点中的条目不会被重新插入，而是将下溢节点保留在树中，只有当其为空时才被删除，这是查询与删除性能之间的良好折衷）批量加载：OMT算法（Overlap Minimizing Top-down...结束语前面说过后面会详细介绍一些性能优化的具体例子，本文 R 树的使用便也是其中一个。

3253 1

如何在Django中创建新的模型实例

在 Django 中，创建新的模型实例可以通过以下几个步骤进行，通常包括定义模型、创建模型实例、保存数据到数据库，以及访问和操作这些实例。...1、问题背景在 Django 中，可以使用 models.Model 类来创建模型，并使用 create() 方法来创建新的模型实例。但是，在某些情况下，可能会遇到无法创建新实例的问题。...例如，在下面的代码中，我们定义了一个 Customer 模型，并在 NewCustomer 视图中使用了 Customer.create() 方法来创建新的客户实例：class Customer(models.Model...2、解决方案这个问题的原因是，在 Customer 模型的 create() 方法中，并没有调用 save() 方法来将新的客户实例保存到数据库中。...要解决这个问题，需要在 Customer 模型的 create() 方法中调用 save() 方法，如下所示：class Customer(models.Model): Name = models.TextField

1071 0

教程 | TensorFlow 官方解读：如何在多系统和网络拓扑中构建高性能模型

选自Tensorflow 机器之心编译参与：黄玉胜、黄小天这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。...构建高性能模型的最佳实践以下收集的是一些额外的最佳实践，可以改善模型性能，增加模型灵活性。...使用融合的批处理归一化 Tensorflow 中默认的批处理归一化被实现为复合操作，这是很通用的做法，但是其性能不好。融合的批处理归一化是一种替代选择，其在 GPU 中能取得更好的性能。...在基准脚本中，展示了通过使用灵活和通用的 Tensorflow 原语，我们可以构建各种各样的高性能分布和聚合方案。...参数服务器变量在 Tensorflow 模型中管理变量的最常见方式是参数服务器模式。在分布式系统中，每个工作器（worker）进程运行相同的模型，参数服务器处理其自有的变量主副本。

1.7K11 0

tidymodels用于机器学习的一些使用细节

R语言做机器学习的当红辣子鸡R包：mlr3和tidymodels，之前用十几篇推文详细介绍过mlr3 mlr3：开篇 mlr3：基础使用 mlr3：模型评价 mlr3：模型比较 mlr3：超参数调优...是max kuhn加入rstudio之后和Julia silge等人共同开发的机器学习R包，类似于mlr3和caret，也是一个整合包，只提供统一的API，让大家可以通过统一的语法调用R语言里各种现成的机器学习算法...：选择算法（模型）数据预处理训练集建模测试集看效果在建模的过程中可能会同时出现重抽样、超参数调整等步骤，但基本步骤就是这样的。...模型选择模型选择的部分需要大家记住tidymodels里面的一些名字，例如，对于决策树就是decision_tree()，大家可以去这个网址[1]查看所有支持的模型以及它们在tidymodels中的名字...tidymodels中增加了一个workflow函数，可以把模型选择和数据预处理这两部连接起来，形成一个对象，这个类似于mlr3的pipeline，但是只做这一件事！

1.5K4 0

使用mlr3搞定二分类资料的多个模型评价和比较

我之前详细介绍过mlr3这个包，也是目前R语言机器学习领域比较火的R包了，今天说下这么用mlr3进行二分类资料的模型评价和比较。...本期目录：加载R包建立任务数据预处理选择多个模型建立benchmark_grid 开始计算查看模型表现结果可视化选择最好的模型加载R包首先还是加载数据和R包，和之前的数据一样的。...的数据预处理与tidymodels相比，在语法上确实是有些复杂了，而且由于使用的R6，很多语法看起来很别扭，文档也说的不清楚，对于新手来说还是tidymodels更好些。...mlr3相比之下更稳定一些，速度明显更快！尤其是数据量比较大的时候！但是mlr3的说明文档并不是很详细，只有mlr3 book，而且很多用法并没有介绍！经常得自己琢磨。...mlr3 book中文翻译版可以翻看我之前的推文！

9333 0

mlr3的校准曲线也是一样画！

加载R包首先还是加载数据和R包，和之前的数据一样的。...~尤其是临床预测模型这个领域~ 因为你的模型表现好不好很大程度上取决于你的数据好不好！...[18:30:03.747] [mlr3] Applying learner 'randomForest' on task 'all_plays' (iter 10/10) 评价模型先看看在训练集中的表现...~不会的赶紧翻看：R语言机器学习R包：mlr3（合辑）训练集的校准曲线先画训练集的校准曲线，毫无难度，看不懂的可以加群一起讨论~ prediction <- as.data.table(rr$prediction...Probability", y= "Observed Probability")+ theme_minimal() plot of chunk unnamed-chunk-14 是不是和上一篇中的

7343 0

mlr3_R6对象

mlr3_R6对象概述在对mlr3学习的过程中，有一个问题一直萦绕在我的心头，她就是对象，虽然之前的文章，我们从python的角度介绍了对象。...目前R中的面向对象结构基于S3 基于S4 基于RC(R5) 基于R6 具体的逻辑架构和解释不做说明，在本文中主要对R6做说明，R6其实是一个单独的程序包，R6更加轻便，依赖较少，因此广泛使用，包括我们此次使用到的...mlr3包，它就是基于R6实现的。...，对象还可以改变内部的其他信息，比如learner的$train,支持对训练集训练，并返回训练好的模型，存储与对象中对象有私有字段和公共字段。...在mlr3中，只能访问公共字段。私有字段只能在扩展的mlr3中使用，也就是非内置数据 R6变量是对对象的引用，而不是存储在环境中的实际对象。

7143 0

R语言中回归和分类模型选择的性能指标

p=11334 有多种性能指标来描述机器学习模型的质量。但是，问题是，对于哪个问题正确的方法是什么？在这里，我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标。...请注意，此处介绍的性能指标不应用于特征选择，因为它们没有考虑模型的复杂性。回归的绩效衡量对于基于相同函数集的模型，RMSE和R2 通常用于模型选择。...例如，假设一个预测任务与估计卡车的重量有关，而另一项与估计苹果的重量有关。然后，在第一个任务中，好的模型可能具有100 kg的RMSE，而在第二个任务中，好的模型可能具有0.5 kg的RMSE。...分类模型的绩效指标二进制分类的许多性能度量均依赖于混淆矩阵。假设有两个类别，00和11，其中11表示特征的存在（正类），00表示特征的不存在（负类）。...对于评分分类器，我们通常希望确定的模型性能不是针对单个临界值而是针对多个临界值。这就是AUC（ROC曲线下方的区域）出现的位置。此数量表示在几个截止点的灵敏度和特异性之间进行权衡。

1.6K0 0

机器学习中的特征选择(变量筛选)方法简介

需要注意，这里介绍的变量选择方法可以用在临床预测模型中，但是和大家常见的先单因素后多因素这种完全不是一个概念，虽然它们的目的相同，都是为了提高模型表现。...包装法：变量选择考虑到了模型表现和变量重要性等信息，属于是对每一个模型进行“量身定制”的变量嵌入法：变量选择的过程就在模型训练的过程之中 R语言中的实现后续主要介绍3个包：caret、mlr3、tidymodels...过滤法通过sbf函数实现，但其实部分数据预处理方法属于过滤法的内容。 mlr3中的变量选择主要包括两种：过滤法和包装法。不过和caret的实现方法略有不同。...tidymodels中的特征选择很不完善，不如mlr3做得好，也不如caret做得好！...已经看到tidymodels的开发者有计划增加特征选择的这部分特性，但不知何时实现... 总的来说，想要在R中完整实现以上三种方法，一言难尽.....

3.3K5 0

mlr3_训练和测试

mlr3_训练和测试概述之前的章节中，我们已经建立了task和learner，接下来利用这两个R6对象，建立模型，并使用新的数据集对模型进行评估建立task和learner 这里使用简单的tsk和...0.8 * task$nrow) test_set = setdiff(seq_len(task$nrow), train_set) 训练learner $model是learner中用来存储训练好的模型...= train_set) # 训练完成后查看模型 print(learner$model) 预测使用剩余的数据进行预测 predict # 返回每一个个案的预测结果 prediction = learner...模型评估 mlr3 自带一系列的评估方法，如 mlr_measures ## with 54 stored values ## Keys: classif.acc...的主要内容都已经更新完毕，后面涉及冲抽样，模型优化等问题 love&peace

8271 0

看看在机器学习中如何用来衡量分类模型的效果（附代码）

本篇我们来看下医学假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。近日来，新冠肺炎核酸检测“假阴性”引起了关注。所谓的假阴性，就是患者是新型冠状病毒感染者，但是核酸没检测出来，报告阴性。...本篇我们来看下假阴性在机器学习中是如何用来衡量预测结果好坏的。这里的“真或假”其实就是指（医学上）检测正确或错误，（机器学习中）预测正确或错误。...朴素贝叶斯是一种利用贝叶斯概率定理对未知类进行预测的分类算法。它使用概率来决定一个测试点属于哪个类。朴素贝叶斯是一个纯粹的统计模型。由于假设数据集中的特征/属性是相互独立的，因此此算法称为朴素算法。...FP）召回率：我们发现了多少阳性病例，即样本中的正例有多少被预测正确了： Recall= TP /（TP + FN） F1分数：又称平衡F分数（balanced F Score），它被定义为精确率和召回率的调和平均数...是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率。它的最大值是1，最小值是0。

1.3K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云