我正在使用mlr3使用SVM classfier构建机器学习工作流程。当我尝试调整参数时
library(mlr3)
library(mlr3learners)
library(paradox)
library(mlr3tuning)
task = tsk("pima")
learner = lrn("classif.svm")
learner$param_set
tune_ps = ParamSet$new(list(
ParamDbl$new("cost", lower = 0.001, upper = 0.1)
))
tune_ps
hout = rsmp("holdout")
measure = msr("classif.ce")
evals20 = term("evals", n_evals = 20)
instance = TuningInstance$new(
task = task,
learner = learner,
resampling = hout,
measures = measure,
param_set = tune_ps,
terminator = evals20
)
tuner = tnr("grid_search", resolution = 10)
result<-tuner$tune(instance)
输出错误
Error in (function (xs) :
Assertion on 'xs' failed: Condition for 'cost' not ok: type equal C-classification; instead: type=<not-there>.
我不知道那里发生了什么。
我们决定通过更具描述性的错误消息来解决此问题，但仍然需要在ParamSet中显式设置具有依赖项的参数，而不是退回到ParamSet的默认值。
有关更多信息，请参见https://github.com/mlr-org/paradox/pull/262和相关问题/ PR。
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