mlr - 前処理ステップ間または後のデータにアクセスする

Question

前処理ステップを実行した後でデータにアクセスする方法は、をmlrで使用しますか？コードの除外版：

library(mlr) 
library(mlbench) 

data <- BreastCancer[, 2:11] 
lrn <- makeLearner(cl = "classif.ranger", 
         predict.type = "prob", 
         fix.factors.prediction = TRUE, 
         importance = "permutation") 

lrn <- makeImputeWrapper(lrn, classes = list(integer = imputeMedian(), 
                numeric = imputeHist(), 
                factor = imputeMode())) 

lrn <- makeRemoveConstantFeaturesWrapper(lrn, na.ignore = TRUE) 

classif.task <- makeClassifTask(data = rawdata, target = "Target", positive = "1") 

model <- train(lrn, classif.task) 

このコードは、学習者を定義し、一定の機能を削除して代用を実行します。定数フィーチャを削除した後、またはより興味深いことに、代用後にデータがどのように見えるかを確認する方法はありますか？

Answer 1

これは現時点では実装されていません。ラッパーのポイントは、すべてをカプセル化して中間ステップについて心配する必要がないことです。

ただし、impute()関数を使用すると、同じ代入を別々に行うことができます（定数関数の削除についても同様です）。詳細については、the tutorialを参照してください。