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$learnerrfBest <- rfTune$learnerxgbBest <- xgbTune$learner

这段代码是使用 mlr 包进行机器学习模型参数调优的过程，其中使用了三个不同的学习器（knn、rf、xgboost），分别对 iris 数据集进行调优。

首先，使用 makeParamSet 函数分别定义了三个学习器的参数空间（knnParam、rfParam、xgbParam），用于后续的参数调优。

然后，使用 makeTuneControlRandom 函数分别定义了三个学习器的搜索策略（knnSearch、rfSearch、xgbSearch），这里采用的是随机搜索的方法，最大迭代次数设置为 10 次。

接下来，使用 tuneParams 函数对三个学习器进行参数调优。其中，knnTune、rfTune、xgbTune 分别代表了 knn、rf、xgboost 学习器调优后的最佳模型。在调优过程中，使用了交叉验证方法（CV），将数据集分为 5 份，进行 5 次模型训练和测试，最终使用 rmse 和 mae 两个度量指标来评估模型的性能。par.set 参数指定了学习器的参数空间，control 参数指定了搜索策略。

最后，将调优后得到的最佳模型 knnBest、rfBest、xgbBest 分别赋值为 knnTune$learner、rfTune$learner、xgbTune$learner。这三个最佳模型可以用于后续的预测任务。