r语言使用mlr包创建xgboost分类模型、网格搜索、交叉验证获取最佳超参数组合

使用mlr包创建xgboost分类模型的步骤如下：

首先，需要导入所需的包和数据。导入mlr和xgboost这两个包，然后加载所需的数据集。

接下来，创建一个任务(Task)，用于定义问题的类型和目标变量。

然后，定义一个学习者(Learn)。在这里，我们选择xgboost的学习者，为此使用makeLearner函数，并指定所需的参数。

接下来，我们可以定义一个参数空间(Parameter Space)，以便在超参数调优过程中搜索最佳的超参数组合。这可以通过makeParamSet函数来完成，该函数允许我们指定每个超参数的范围和类型。

现在，我们可以创建一个交叉验证对象(cv)，以便在训练过程中评估模型的性能。通过makeResampleDesc函数，我们可以选择交叉验证的类型和次数。

接下来，我们可以使用mlr的调参函数tuneParams来执行网格搜索和交叉验证。该函数允许我们指定要优化的性能度量、学习者、参数空间和交叉验证对象。调参函数将尝试不同的超参数组合，并使用交叉验证来评估每个组合的性能。

最后，我们可以使用tuneResult函数获取调参结果，并找到具有最佳性能的超参数组合。该函数将返回每个超参数组合的性能度量和参数值。

综上所述，使用mlr包可以方便地创建xgboost分类模型，并使用网格搜索和交叉验证来获取最佳超参数组合。以上所述的过程可以用以下代码实现：

# 导入所需包和数据
library(mlr)
library(xgboost)

# 加载数据集
data(iris)

# 创建任务
task <- makeClassifTask(data = iris, target = "Species")

# 定义学习者
lrn <- makeLearner("classif.xgboost", predict.type = "response")

# 定义参数空间
param <- makeParamSet(
  makeNumericParam("eta", lower = 0.01, upper = 0.1),
  makeNumericParam("max_depth", lower = 1, upper = 10),
  makeNumericParam("gamma", lower = 0, upper = 1)
)

# 创建交叉验证对象
cv <- makeResampleDesc("CV", iters = 5)

# 执行网格搜索和交叉验证
result <- tuneParams(
  learner = lrn,
  task = task,
  resampling = cv,
  measure = acc,
  par.set = param,
  control = makeTuneControlRandom(maxit = 10)
)

# 获取调参结果
best_params <- getBestPars(result)

这样，我们就可以使用mlr包创建xgboost分类模型，并使用网格搜索和交叉验证来获取最佳的超参数组合。