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在mlr3中保留一次交叉验证

是指在机器学习领域中，使用mlr3框架进行模型训练和评估时，将数据集划分为训练集和测试集，并进行一次交叉验证来评估模型的性能。

具体步骤如下：

数据集划分：将原始数据集划分为训练集和测试集。训练集用于模型的训练，测试集用于评估模型的性能。
交叉验证：将训练集进一步划分为K个子集，其中K-1个子集用于模型训练，剩余的1个子集用于模型验证。这样可以得到K个模型，并使用验证集对每个模型进行评估。
模型评估：对每个模型使用测试集进行评估，得到性能指标，如准确率、精确率、召回率等。
结果分析：根据模型评估的结果，选择性能最好的模型作为最终模型。

mlr3是一个用于机器学习的R语言框架，提供了丰富的功能和工具来进行模型训练、评估和优化。在mlr3中，可以使用内置的函数和方法来实现保留一次交叉验证。具体操作如下：

library(mlr3)

# 创建任务
task <- mlr_tasks$get("iris")

# 创建学习者
learner <- mlr_learners$get("classif.rpart")

# 创建交叉验证
cv <- mlr3::mlr_cv("holdout")

# 运行交叉验证
resampling <- cv$instantiate(task)
res <- mlr3::resample(learner, resampling)

# 获取结果
performance <- res$aggregate(msr("classif.acc"))

在上述代码中，首先使用mlr3创建了一个任务（task），这里以经典的鸢尾花数据集（iris）为例。然后选择一个学习者（learner），这里使用了决策树算法（classif.rpart）。接下来，使用mlr3中的mlr_cv函数创建了一个保留一次交叉验证的对象（cv）。然后，通过调用cv$instantiate函数将任务应用于交叉验证对象，得到一个resampling对象。最后，使用mlr3中的resample函数运行交叉验证，并通过aggregate函数获取性能指标（这里使用了分类准确率）。

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相关搜索:Angular中的交叉场验证 h2o集成抛出错误：“基础模型不保留交叉验证预测”K折交叉验证在PyTorch中的重复性 PySpark中的分层交叉验证 Python中的多项式交叉验证 R中logistic回归的交叉验证函数 WEKA中的交叉验证和SMOTE 使用spark中的管线进行交叉验证使用记分器实现GridSearchCV以进行遗漏一次交叉验证保留h2o.automl的交叉验证预测和折叠分配

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