如何从学习者那里获得mlr3重要性分数？

mlr3是一个用于机器学习的R语言包，它提供了丰富的功能和工具，可以帮助我们进行模型评估、调优和比较。mlr3重要性分数可以通过学习者对象的instantiate()函数获得。

要获得mlr3重要性分数，需要按照以下步骤进行：

1. 首先，确保已经安装了mlr3和相关依赖包。可以使用以下代码安装mlr3：

install.packages("mlr3")

1. 加载mlr3包，并加载你感兴趣的学习者。例如，如果你想使用随机森林学习者，可以使用以下代码加载：

library(mlr3)
library(mlr3learners)

lrn_rf = lrn("classif.randomForest")

1. 创建一个任务对象，用于定义输入数据和预测目标。你可以使用mlr_tasks包来处理任务。

library(mlr3tasks)

task = tsk("iris")

1. 使用instantiate()函数创建一个学习者对象。

learner = lrn_rf$instantiate(task)

1. 使用$importance()函数计算特征的重要性分数。

importance_scores = learner$importance()

1. 最后，你可以通过打印importance_scores对象来查看特征的重要性分数。

print(importance_scores)

以上就是获得mlr3重要性分数的步骤。通过这些步骤，你可以得到一个完整且全面的答案。关于mlr3和相关概念的更多信息，你可以参考腾讯云的机器学习相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习

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