Rパッケージmlrの（バイナリ）因子変数にはどのクラスがありますか？

Question

mlrパッケージのTaskで使用するデータセットを準備したいと考えています。バイナリファクタの独立変数は、クラスファクタ、論理、文字、または整数であるべきですか？ファクタ/キャラクタとして2つ以上のクラスを有するファクタ変数を有すること、またはmlrに統合されたモデルが存在することはOKである。 mlrが自動的に変換を行わないモデル行列？これらのケースでどのクラスがmlrに期待していますか？例えば

：

x1 <- factor(sample(0:1, size=10, replace = TRUE)) 
x2 <- factor(sample(letters[1:5], size=10, replace = TRUE)) 
y <- sample(c("yes", "no"), size=10, replace = TRUE) 
library(mlr) 
makeClassifTask(data = data.frame(y, x1, x2), target = "y", positive="yes") 

Answer 1

はい。それが要因であれば、それは一つの要因になるはずです。もちろん、2つ以上のクラスを持つことはできますが、すべての学習者が2つ以上のクラスをサポートしているわけではありません（mlrは学習者が自動的に互換性があるかどうかを判断します）。 mlrは常に、タスク内のすべてを学習者に適したものに自動的に変換するか、学習者とタスクが互換性がないことを伝えます。

また、特定のタスクに適した学習者を関数listLearners()でリストすることもできます。