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我正在使用 mlr 包中的 multilabel.randomForestSRC 学习器来解决多标签分类问题
我想返回变量的重要性
getFeatureImportance 函数返回此问题:
代码:
getFeatureImportance(mod)
Error in checkLearner(object$learner, props = "featimp") :
Learner 'multilabel.randomForestSRC' must support properties 'featimp', but does not support featimp'
最佳答案
您可以使用 randomForestSRC::vimp 提取变量重要性，使用来自 here 的示例:
library(mlr)
yeast = getTaskData(yeast.task)
labels = colnames(yeast)[1:14]
yeast.task = makeMultilabelTask(id = "multi", data = yeast, target = labels)
lrn.rfsrc = makeLearner("multilabel.randomForestSRC")
mod2 = train(lrn.rfsrc, yeast.task)
vi =randomForestSRC::vimp(mod2$learner.model)
plot(vi,m.target ="label2")
关于r - MLR随机森林多标签获取特征重要性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/61754110/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！