R语言预测模型 特征选择mrl3包

在R语言中，使用mlr包进行特征选择可以通过以下步骤实现。首先，通过使用makeLearner()函数来构建一个学习器，并通过参数设置模型的类别和预测的类型。可以参考引用中的代码示例来创建一个学习器。然后，使用train()函数对学习器使用数据集进行训练，该函数返回一个WrappedModel类的对象，可用于对新的观测集进行预测。可以参考引用中的代码示例来训练学习器。最后，可以使用mlr包提供的其他函数来进行特征选择，具体的操作可以参考mlr包的官方文档中关于特征选择的教程。可以参考引用中的链接获取更多关于集成学习器的信息和可用的超参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [R语言机器学习 MLR包（以及一个简单的案例实现）](https://blog.csdn.net/huierrr/article/details/122778507)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]