我想准备一个数据集以在Task包的mlr中使用它。二进制因数无关的变量应该属于类因数，逻辑，字符还是整数？是否可以将具有两个以上类别的因子变量作为因子/字符，或者是否在mlr中集成了需要例如mlr不会自动进行转换的模型矩阵？在这些情况下，mlr期望哪些课程？
例如：
x1 <- factor(sample(0:1, size=10, replace = TRUE))
x2 <- factor(sample(letters[1:5], size=10, replace = TRUE))
y <- sample(c("yes", "no"), size=10, replace = TRUE)
library(mlr)
makeClassifTask(data = data.frame(y, x1, x2), target = "y", positive="yes")
最佳答案
是。如果这是一个因素，那应该是一个因素。当然，您可以拥有两个以上的课程，尽管并非所有学习者都支持两个以上的课程（mlr将负责确定学习者是否自动兼容）。 mlr总是自动将任务中的所有内容转换为适合学习者的内容，或者告诉您学习者和任务不兼容。
您还可以使用功能listLearners()列出适合给定任务的学习者。
关于r - R包mlr的(二进制)因子变量应具有哪些类？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/45712641/