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我正在尝试建立一个mlr分类任务，其中 75% 的数据将用于训练，这 75% 将通过重复的交叉验证重新采样。

我的任务设置如下

pred.Bin.Task <- makeClassifTask(id="CountyCrime", data=df, target="count.bins")
preProc.Task <- normalizeFeatures(pred.Bin.Task, method="range")
rdesc <- makeResampleDesc("RepCV", reps=3, folds=5)
inTraining <- caret::createDataPartition(df$count.bins, p = .75, list = FALSE)

但我无法让重采样工作。当我做lda.train <- resample("classif.lda", preProc.Task, rdesc, subset=inTraining)

我得到错误

Error in setHyperPars2.Learner(learner, insert(par.vals, args)) : 
  classif.lda: Setting parameter subset without available description object!
You can switch off this check by using configureMlr!

没有子集（即）的训练 lda.train <- resample("classif.lda", preProc.Task, rdesc)有效。

我宁愿拥有整个数据，而不仅仅是任务中的训练数据，这样当我使用保留数据进行预测时，我不需要预处理和重新提交新数据。关于如何正确设置子集的任何建议？

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错误的原因是resample函数没有subset参数，所以它被传递给了学习器，学习器也没有这样的参数。

mlr的重采样描述不允许您将数据完全分开（即在训练期间根本不使用它），因为您正在尝试这样做。但是，您可以使用该subsetTask函数对数据进行分区，而无需再次进行预处理：

preproc.task.train = subsetTask(preproc.task, inTraining)
resample("classif.lda", preproc.task.train, rdesc)
于 2016-01-27T17:39:07.063 回答