kknnモデルから距離行列を取得する

Question

mlrパッケージをRでクロスバリデーションすると、kknnモデルから距離行列を取得できますか？

library("mlr") 

data(iris) 

task = makeClassifTask(data = iris, target = "Species") 

lnr = makeLearner(
    cl = "classif.kknn", 
    predict.type = "prob", 
    k = 5, 
    kernel = "gaussian", 
    scale = TRUE 
) 

cv = crossval(
    learner = lnr, 
    task = task, 
    iters = 4, 
    stratify = TRUE, 
    measures = acc, 
    show.info = FALSE, 
    model = TRUE 
) 

str(cv$models[1]) 

私はcv$modelsまたはcv$predに関連したものを見ることができません。

Answer 1

戻り値crossvalはResampleResultで、$modelsメンバーの個々の反復に適合するモデルを含みます（これはリストです）。モデルは、基礎となる学習者から返されたオブジェクトであるため、各モデルに距離行列を含むメンバ$D$が存在する必要があります。

詳細については、the tutorialを参照してください。

編集：kknnは（モデルレス）クラスタラあるとkknn機能が実際にあなたpredictまでmlrによって呼び出されませんので、この特定のケースでは、あなたはいつもの場所での学習モデルを得ることはありません。 trainによって返される "モデル"は、トレーニングデータ（追加ビット数が少々）です。

predict関数は、モデルではなく予測だけを返します。残念なことに、この特殊なケースでは、距離行列に直接アクセスすることはできません。しかし、あなたがmlrから学習者モデルを取得し、距離行列を取得することにkknnを呼び出すことができます。

kknn(getTaskFormula(cv$models[[1]]$task.desc), 
    train = cv$models[[1]]$learner.model$data, 
    test = iris)$D