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，您的问题是关于R语言mlr包对回归模型进行基准测试、参数调优和并行计算的问题。以下是回答：

mlr包是R语言中一个常用的机器学习框架，支持多种机器学习模型的构建、参数调优、交叉验证等功能。对于回归模型的构建，mlr包支持常见的knn、随机森林（rf）、xgboost等模型，并提供了一系列的评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。

基准测试是指在一定的数据集上对不同的模型进行测试，以评估它们在该数据集上的性能表现。在mlr包中，可以通过benchmark函数来进行基准测试，该函数可以指定测试数据集、模型、评估指标等参数，并返回每个模型在测试集上的性能指标。

随机搜索是一种常用的参数调优方法，它通过在指定的参数空间中随机采样一组参数，然后在训练集上训练模型并在验证集上评估性能指标，最终选择性能最好的一组参数作为最优参数组合。在mlr包中，可以通过makeParamSet函数定义参数空间，并通过tuneParams函数进行参数调优。

留出法交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集划分为训练集和测试集两部分，其中训练集用于模型训练，测试集用于模型评估。在mlr包中，可以通过makeResampleDesc函数定义留出法交叉验证的参数，然后通过resample函数进行交叉验证并返回性能指标。

并行计算是一种常用的加速机器学习计算的方法，它通过利用多核处理器或分布式计算集群来加速模型训练等计算密集型任务。在R语言中，可以通过parallel包和parallelMap包来实现并行计算，其中parallel包提供了一系列的并行计算函数（如mclapply、parLapply等），而parallelMap包则提供了更为高级的并行计算接口。在mlr包中，可以通过makeClusterFunctions函数来指定并行计算函数，然后在训练模型时通过调用makeLearner函数的parallelize参数来开启并行计算。