我想知道如何衡量mlr3模型的预测性能(使用测试数据集)?我可以像这样测量模型预测的均方误差:measure <- msr("regr.mse")但是,我如何将测试数据合并到其中也就是说,我如何衡量测试数据上的预测性能?在mlr的前一个版本中,我可以这样做;使用测试数据集获得预测,并像这样测量均方误差或R平方值的性能:
p
我有非常好定义的机器学习训练集(只有字符串属性)。@relation training_rel
@attribute text string
politics,'some text about politics over here'sports,'and now some sports over here'
... // a lot of other
我想并排查看训练数据和测试数据的损失曲线。目前,使用clf.loss_curve获得每次迭代的训练集损失似乎很简单(见下文)。MLPClassifier()clf.loss_curve_ # this seems to have loss for the training set
然而,我也想在一个测试数据集上绘制性能图