mlr3是一个机器学习框架,它提供了一个用于建立、训练和评估机器学习模型的统一接口。通过mlr3,开发人员可以更轻松地使用各种机器学习算法,并对模型进行比较、优化和验证。
在mlr3中,删除不完整的观测值可以使用以下步骤:
mlr3
和mlr3misc
库来处理和操作数据。mlr3
和mlr3misc
库来处理和操作数据。Task
对象创建一个任务。任务包含了特征(输入变量)和目标变量。在这个例子中,我们使用iris数据集中的前四个特征作为输入变量,最后一个特征作为目标变量。Task
对象创建一个任务。任务包含了特征(输入变量)和目标变量。在这个例子中,我们使用iris数据集中的前四个特征作为输入变量,最后一个特征作为目标变量。这样,我们使用mlr3接口成功删除了不完整的观测值,并构建了一个机器学习模型。对于更详细的信息和示例,请参考mlr3的官方文档和示例代码。
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