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这是一个新手问题。如何定义tsk使用来自（sqlite）数据库的数据的（分类）？mlr3db示例似乎首先从内存中写入数据。就我而言，数据已经在数据库中。什么可能是一个更大的问题，目标数据和特征在不同的表中。

我尝试了什么：

con <- DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), dbname = "my_data.db")
my_features <- dplyr::tbl(con, "my_features")
my_target <- dplyr::tbl(con, "my_targets")
task <- mlr3::TaskClassif$new("my_task", backend=my_features, target="???")

然后我不知道如何指定target参数。

也许一个解决方案是在数据库中创建一个连接特征和目标的视图？

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将数据拆分为 (1) 多个表或 (2) 多个数据库是可能的。在您的情况下，看起来数据只是拆分为多个表，但您可以使用相同的 DBI 连接来访问它们。

您只需要一个键列来连接这两个表。在下面的示例中，我使用一个简单的整数键列和一个inner_join()将两个表合并到一个新表中，但这在某种程度上取决于您的数据库方案。

library(mlr3)
library(mlr3db)

# base data set
data = iris
data$row_id = 1:nrow(data)

# create data base with two tables, split data into features and target and
# keep key column `row_id` in both tables
path = tempfile()
con = DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), dbname = path)
DBI::dbWriteTable(con, "features", subset(data, select = - Species))
DBI::dbWriteTable(con, "target", subset(data, select = c(row_id, Species)))
DBI::dbDisconnect(con)

# re-open table
con = DBI::dbConnect(RSQLite::SQLite(), dbname = path)

# access tables with dplyr
tbl_features = dplyr::tbl(con, "features")
tbl_target = dplyr::tbl(con, "target")

# join tables with an inner_join
tbl_joined = dplyr::inner_join(tbl_features, tbl_target, by = "row_id")

# convert to a backend and create the task
backend = as_data_backend(tbl_joined, primary_key = "row_id")
mlr3::TaskClassif$new("my_task", backend, target = "Species")
于 2021-02-15T09:45:30.190 回答