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我已经在 R 的 mlr 包中使用 plotLearnerPrediction 函数制作了许多漂亮的图。它们看起来像这样。通过查看 plotLearnerPrediction 函数的源代码，看起来颜色表面是用 geom_tile 制作的。例如，可以通过以下方式制作情节：

现在我想改变颜色，使用另一种红色、蓝色和绿色色调来匹配我为项目制作的其他一些地块。为此，我尝试了scale_fill_continuous但scale_fill_manual没有任何运气（错误：提供连续比例的离散值）我还希望更改每个图例条目的图例标题和标签（我尝试为上述参数提供适当的参数scale_fill）。有很多关于如何在制作情节时设置 geom_tile 颜色的信息，但我还没有找到任何关于如何进行后期制作的信息（即在其他人的情节对象中）。任何帮助将非常感激。

我有一个错误

我明白了

然后我做如下

这是正确的！那么问题出在select? 我尝试用一​​个玩具示例重现这一点

这是正确的！可能是什么问题呢？西里尔名字？我检查了名字make.names

我发现了具有简单投票预测的成本敏感 OVO 方案（https://mlr-org.github.io/mlr-tutorial/devel/html/cost_sensitive_classif/index.html）但是，有没有一种简单的方法来遵循MLR 包中包含所有基本学习器的 OVO 方案，没有成本矩阵和权重？

谢谢你！！

在@Lars 回答后编辑：

我正在使用 R mlr 包的嵌套重采样功能，如下所述：http: //mlr-org.github.io/mlr-tutorial/release/html/nested_resampling/index.html？

我正在处理的问题是金融时间序列（汇率），因此现有的重采样方法并不理想。理想情况下，我希望在嵌套上下文中实现前向重采样。是否有可能做到这一点？

我看不出有任何方法可以更好地访问 CV 或 RepCV 方法，但所需要的只是一种控制它们使用的折叠选择和排序的方法，例如 cvTools 包中可用的 foldType 参数。

r mlr 包中有一个函数列出了它支持给定学习者的所有方法，我用过一次但找不到了。我确实记得 xgboost 的 xgb.create.feature 肯定在包含的列表中，但我找不到任何关于如何从 mlr 中使用它的文档。有谁知道如何做到这一点？（如果有人能记住实现学习器方法的 mlr 搜索函数的名称，那也将不胜感激。）

我想知道如何在 MLR 中绘制提升曲线，特别是对于具有多种算法和任务的基准实验。帮助绘制 ROC 曲线也将不胜感激。谢谢。

有没有办法在使用mlr中的包装器执行预处理步骤后访问数据？这是代码的剥离版本：

该代码定义了一个学习器，删除了常量特征并执行了插补。有没有办法查看删除常量特征后数据的样子，或者更有趣的是，在插补后数据会是什么样子？

我在这里有一个问题，当我尝试使用 MLR 包中的“makeClassifTask”来执行 SVM 时，警告说 Empty factor levels were dropped for columns。我的代码是：

MLR 包中的一个例子效果很好：

我不明白它们之间有什么不同。

在mlr包中，我尝试查看所有选项

但我只看到前 6 个元素。我尝试其他方法，例如

但无论如何

如何解决？全局选项？长度？

我用 MLR 包的 plotLearnerPrediction 函数制作了一些漂亮的图。我能够对返回的 ggplot 进行一些调整（请参阅下面的代码）。但我不确定如何进行最后的调整。也就是说，我想根据标签（示例图中的组）更改数据点的颜色。

我的最后一张图（带有黑色数据点）

另一个生成的图（重叠数据点）

这是我的代码的最后一个版本（通常是 for 循环的一部分）：

下面是 plotLearnerPrediction 函数的部分源代码。我想否决 geom_point(color = "black"). 将 geom_point(colour = "pink") 简单地添加到我的代码不会为数据点着色，而是为整个图着色。有没有解决方案可以用颜色向量推翻该代码？可能还需要更改 aes() 以根据组更改颜色。