mlr3多个模型评价和比较

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关注公众号，发送 R语言 或 python ，可获取资料 💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 前面介绍了使用 tidymodels 进行二分类资料的模型评价和比较，不知道大家学会了没？ 我之前详细介绍过 mlr3 这个包，也是目前R语言机器学习领域比较火的R包了，今天说下这么用 mlr3 进行二分类资料的模型评价和比较。 本期目录： 加载R包 建立任务 数据预处理 选择多个模型 建立benchmark_grid 开始计算 查看模型表现 结果可视化 选择最好的模型 加载R包 首先还是加载数据和R包，和之前的数据一样的。 library (mlr3verse) ## Loading required package: mlr3 library (mlr3pipelines) library (mlr3filters) 建立任务 然后是对数据进行划分训练集和测试集，对数据进行预处理，为了和之前的 tidymodels 进行比较，这里使用的数据和预处理步骤都是和之前一样的。 # 读取数据 all_plays  < - readRDS( "../0 ………………………………