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我在过滤掉模型中最不重要的变量时遇到了困难。我收到了一组包含 4,000 多个变量的数据，我被要求减少进入模型的变量数量。

我确实尝试了两种方法，但我失败了两次。

我尝试的第一件事是在建模后手动检查变量的重要性，并在此基础上删除不重要的变量。

# reproducible example
data <- iris

# artificial class imbalancing
data <- iris %>% 
  mutate(Species = as.factor(ifelse(Species == "virginica", "1", "0")))

使用 simple 时一切正常Learner：

# creating Task
task <- TaskClassif$new(id = "score", backend = data, target = "Species", positive = "1")

# creating Learner
lrn <- lrn("classif.xgboost") 

# setting scoring as prediction type 
lrn$predict_type = "prob"

lrn$train(task)
lrn$importance()

 Petal.Width Petal.Length 
  0.90606304   0.09393696

问题是数据高度不平衡，因此我决定使用GraphLearnerwithPipeOp运算符对多数组进行欠采样，然后将其传递给AutoTuner：

我确实跳过了一些我认为对这种情况不重要的代码，比如搜索空间、终结器、调谐器等。

# undersampling
po_under <- po("classbalancing",
               id = "undersample", adjust = "major",
               reference = "major", shuffle = FALSE, ratio = 1 / 2)

# combine learner with pipeline graph
lrn_under <- GraphLearner$new(po_under %>>% lrn)

# setting the autoTuner
at <- AutoTuner$new(
  learner = lrn_under,
  resampling = resample,
  measure = measure,
  search_space = ps_under,
  terminator = terminator,
  tuner = tuner
)

at$train(task)

正确知道的问题是，尽管重要的属性在不可用at的情况下仍然可见。$importance()

> at
<AutoTuner:undersample.classif.xgboost.tuned>
* Model: list
* Parameters: list()
* Packages: -
* Predict Type: prob
* Feature types: logical, integer, numeric, character, factor, ordered, POSIXct
* Properties: featureless, importance, missings, multiclass, oob_error, selected_features, twoclass, weights

所以我决定改变我的方法并尝试将过滤添加到Learner. 这就是我失败得更多的地方。我已经开始研究这个 mlr3book 博客 - https://mlr3book.mlr-org.com/fs.html。我尝试importance = "impurity"像在博客中一样添加到 Learner 中，但 id 确实产生了错误。

> lrn <- lrn("classif.xgboost", importance = "impurity") 
Błąd w poleceniu 'instance[[nn]] <- dots[[i]]':
  nie można zmienić wartości zablokowanego połączenia dla 'importance'

这基本上意味着这样的事情：

Error in 'instance[[nn]] <- dots[[i]]':  can't change value of blocked connection for 'importance'

我也尝试过使用PipeOp过滤来解决问题，但它也失败了。我相信没有importance = "impurity".

所以我的问题是，有没有办法实现我的目标？

此外，我将非常感谢您解释为什么在建模之前可以按重要性过滤？不应该基于模型结果吗？

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您无法访问$importance该at变量的原因是它是一个AutoTuner，它不直接提供变量重要性，而只是“包装”实际Learner正在调整的变量。

受过训练GraphLearner的保存在您的AutoTuner下面$learner：

# get the trained GraphLearner, with tuned hyperparameters
graphlearner <- at$learner

这个对象也没有$importance()。（理论上，aGraphLearner可以包含多个Learner，然后它甚至不知道要赋予哪个重要性！）。

不幸的是，获取实际LearnerClassifXgboost对象有点乏味，因为mlr3 使用的“R6”对象系统存在缺陷：

  1. 获取未经训练的Learner对象
  2. 获取经过训练的状态并将Learner其放入该对象
# get the untrained Learner
xgboostlearner <- graphlearner$graph$pipeops$classif.xgboost$learner

# put the trained model into the Learner
xgboostlearner$state <- graphlearner$model$classif.xgboost

现在可以查询重要性了

xgboostlearner$importance()

您链接到的书中的示例不适用于您的情况，因为该书使用rangerLearner，而正在使用xgboost. importance = "impurity"特定于ranger.

于 2021-02-19T23:21:43.333 回答