R语言mlr包对knn、rf、xgboost回归模型构建过程进行基准测试、基准测试最优模型执行随机搜索、留出法交叉验证继续调优获取最优参数组合、parallel包和parallelMap包进行并行计算

好的，你的问题是关于R语言中的mlr包的使用。mlr包提供了一种方便的方式来对各种机器学习算法进行基准测试，并进行参数调优。下面我们来分步解答你的问题。

1. 首先需要安装和加载mlr包，这可以通过以下代码实现：

install.packages("mlr")
library(mlr)

2. 接下来，我们可以使用mlr包提供的函数来加载需要进行基准测试的数据集，比如iris数据集：

data(iris)
irisTask <- makeRegrTask(data = iris, target = "Petal.Length")

这里我们使用makeRegrTask函数创建一个回归任务，其中data参数指定数据集，target参数指定目标变量。

3. 然后，我们可以使用mlr包提供的函数来创建一个学习者，比如knn、rf和xgboost：

knnLearner <- makeLearner("regr.kknn")
rfLearner <- makeLearner("regr.randomForest")
xgbLearner <- makeLearner("regr.xgboost")

这里我们创建了三个学习者，分别是knn、rf和xgboost。

4. 接下来，我们可以使用mlr包提供的函数来进行基准测试，并获取最优模型：

knnRes <- resample(knnLearner, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 5), measures = list(rmse, mae))
rfRes <- resample(rfLearner, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 5), measures = list(rmse, mae))
xgbRes <- resample(xgbLearner, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 5), measures = list(rmse, mae))

knnBest <- knnRes$learner[[which.min(knnRes$measures.test$rmse)]]
rfBest <- rfRes$learner[[which.min(rfRes$measures.test$rmse)]]
xgbBest <- xgbRes$learner[[which.min(xgbRes$measures.test$rmse)]]

这里我们使用resample函数进行基准测试，其中resampling参数指定了交叉验证的方式，measures参数指定了需要评估的指标，这里我们使用了均方根误差（rmse）和平均绝对误差（mae）。最后，我们通过which.min函数获取最优模型。

5. 接下来，我们可以使用mlr包提供的函数来进行随机搜索，并获取最优参数组合：

knnParam <- makeParamSet(
  makeDiscreteParam("k", values = seq(1, 20, by = 1))
)
rfParam <- makeParamSet(
  makeIntegerParam("mtry", lower = 2, upper = 4),
  makeIntegerParam("ntree", lower = 100, upper = 200)
)
xgbParam <- makeParamSet(
  makeIntegerParam("nrounds", lower = 50, upper = 100),
  makeIntegerParam("max_depth", lower = 3, upper = 6),
  makeNumericParam("eta", lower = 0.01, upper = 0.1)
)

knnSearch <- makeTuneControlRandom(maxit = 10)
rfSearch <- makeTuneControlRandom(maxit = 10)
xgbSearch <- makeTuneControlRandom(maxit = 10)

set.seed(123)
knnTune <- tuneParams(knnBest, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 5), measures = list(rmse, mae), par.set = knnParam, control = knnSearch)
set.seed(123)
rfTune <- tuneParams(rfBest, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 5), measures = list(rmse, mae), par.set = rfParam, control = rfSearch)
set.seed(123)
xgbTune <- tuneParams(xgbBest, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 5), measures = list(rmse, mae), par.set = xgbParam, control = xgbSearch)

knnBest <- knnTune$learner
rfBest <- rfTune$learner
xgbBest <- xgbTune$learner

这里我们使用makeParamSet函数来指定需要搜索的参数范围，使用makeTuneControlRandom函数来指定随机搜索的参数，然后使用tuneParams函数进行随机搜索，最后获取最优参数组合。

6. 最后，我们可以使用parallel包和parallelMap包进行并行计算，加快计算速度：

library(parallel)
library(parallelMap)

parallelStartSocket(cpus = detectCores())
knnRes <- resample(knnBest, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 10), measures = list(rmse, mae))
rfRes <- resample(rfBest, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 10), measures = list(rmse, mae))
xgbRes <- resample(xgbBest, irisTask, resampling = makeResampleDesc("CV", iters = 10), measures = list(rmse, mae))
parallelStop()

这里我们使用parallelStartSocket函数开启并行计算，使用detectCores函数获取可用的CPU核心数，然后使用parallelMap函数在并行计算中执行resample函数。最后使用parallelStop函数停止并行计算。

以上就是使用R语言中的mlr包对knn、rf、xgboost回归模型构建过程进行基准测试、基准测试最优模型执行随机搜索、留出法交叉验证继续调优获取最优参数组合、parallel包和parallelMap包进行并行计算的步骤。