R语言机器学习笔记（五）：mlr模型预测

2020-07-13 00:00:00 数据专区可以使用预测来做

作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言高效数据处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要书评试读】- 京东图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘。邮箱：huang.tian-yuan@qq.com.欢迎合作交流。

前文提要：

HopeR：R语言机器学习笔记（一）：mlr总纲

HopeR：R语言机器学习笔记（二）：mlr任务定义

HopeR：R语言机器学习笔记（三）：mlr学习器定义

HopeR：R语言机器学习笔记（四）：mlr模型训练

在mlr包中，预测非常简单，用predict函数即可。如果在任务定义中，已经指定了数据集，还使用了其中的一部分来做训练，希望用剩下的数据来做验证，那么可以使用subset参数来完成，举例如下：

n = getTaskSize(bh.task)
train.set = seq(1, n, by = 2)
test.set = seq(2, n, by = 2)
lrn = makeLearner("regr.gbm", n.trees = 100)
mod = train(lrn, bh.task, subset = train.set)

task.pred = predict(mod, task = bh.task, subset = test.set)
task.pred

## Prediction: 253 observations
## predict.type: response
## threshold: 
## time: 0.00
##    id truth response
## 2   2  21.6 22.27841
## 4   4  33.4 38.92484
## 6   6  28.7 25.36387
## 8   8  27.1 15.61735
## 10 10  18.9 16.98708
## 12 12  18.9 20.41749
## ... (#rows: 253, #cols: 3)

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