※ 引述《clansoda (小笨)》之铭言： : [关键字]:mlr、machine learning : [出处]:https://mlr-org.github.io/mlr-tutorial/release/html/ : [重点摘要]:e1071、randomForest、caret这些知名的package来回调用 : 重要的machine learning function吗? 相信一定会有觉得很烦，每个 : function怎麽要求的都不同，有的input要matrix有的要全都是数字，都 : 没有一个整合的平台可以使用吗? 我这不就来了吗。 : mlr package是一个整合R上泛用常见的machine learning package的平台 : 可以让你在一行之内的改变就可以access to大部分的机器学习演算法 : [分享内容]: : ## 首先你要先告诉mlr你现在的training data是谁，还有你想predict的 : ## column name，这篇文章我会以iris来作范例，假如是regression用regr代替 : ## classification则用classif，在iris是classification所以是classif : tsk <- makeClassifTask(data = iris , target = "Species") : ## 这边有一个argument叫ID，再後来是有其他用途的，但这边我不设的话 : ## 他预设就是你的dataframe的名称，Species是我们要预测的colname : ## 接着我们可以开始训练我们要的model了 : mod <- train("classif.randomForest",task = iris) : ## 这边是最简易的做法，使用train function给予他你learner的名称与 : ## 上面我们赋予的task就能开始训练，mlr接受直接使用""包含你的learning : ## method，像是最简单的线性回归就叫做regr.lm，但是这种写法你是使用 : ## default的参数，你才可以这样做，若是你想要改变参数的话 : lrn <- makelearner(...) : ## makelearner function後面还有许多参数可以调整，可以自行参酌manual : ## 最後到了predict的阶段 : output <- predict(mod,newdata = iris) : final <- output$data : ## 这样就可以得到最後的训练结果了，在makelearner那部分可以修改predict type : ## 将他设成prob就能得到机率结果罗，这边是最最简单的使用方法，基本上machine : ## learning里面不论是feature selection、missing value imputation、还有 : ## parameter tuning等等等功能全部都包含在这一个package里面，希望能帮助到 : ## 想要使用R作为机器学习平台的使用者。需要更详细的tutorial请参照来源， : ## 写的跟rstudio里面的文章一样的仔细，一步一步带你做。 我用install_github("mlr-org/mlr")去下载 出现以下error Downloading GitHub repo mlr-org/mlr@master from URL https://api.github.com/repos/mlr-org/mlr/zipball/master Installing mlr "D:/MRO/R-3.3.0/bin/x64/R" --no-site-file --no-environ --no-save --no-restore --quiet CMD INSTALL \ "C:/Users/Asus/AppData/Local/Temp/RtmpWul6Rh/devtools1ef451721bb/mlr-org-mlr-211d245" --library="D:/MRO/R-3.3.0/library" --install-tests * installing *source* package 'mlr' ... ** libs c:/Rtools/mingw_64/bin/gcc -m64 -I"D:/MRO/R-33~1.0/include" -DNDEBUG -I"c:/applications/extsoft/include" -O2 -Wall -std=gnu99 -mtune=core2 -c smote.c -o smote.o c:/Rtools/mingw_64/bin/gcc -m64 -shared -s -static-libgcc -o mlr.dll tmp.def smote.o -Lc:/applications/extsoft/lib/x64 -Lc:/applications/extsoft/lib -LD:/MRO/R-33~1.0/bin/x64 -lR installing to D:/MRO/R-3.3.0/library/mlr/libs/x64 ** R Warning: unable to re-encode 'plotViperCharts.R' line 33 ** data *** moving datasets to lazyload DB ** inst ** tests ** byte-compile and prepare package for lazy loading Error : package 'ParamHelpers' 1.7 was found, but >= 1.8 is required by 'mlr' ERROR: lazy loading failed for package 'mlr' * removing 'D:/MRO/R-3.3.0/library/mlr' 错误: Command failed (1) 有人知道怎解吗?? 我也试着去这下载 https://cran.r-project.org/web/packages/mlr/index.html 下载 Windows binaries: mlr_2.9.zip 然後解压缩放到我的library资料夹中 还是error 显示 package ‘BBmisc’ 1.9 was found, but >= 1.10 is required by ‘mlr’ 此外: Warning message: package ‘mlr’ was built under R version 3.3.2 ps: 我目前是使用Microsoft R Open 3.3.0 谢谢 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 114.36.58.108 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/R_Language/M.1480318294.A.1F3.html 感谢 已解决 看来真的是我packages太旧的问题 ※ 编辑: f496328mm (114.36.58.108), 11/28/2016 20:46:10