如何使用mlr3对标记为holdout的数据集执行预测？

要使用已标记为holdout的数据集进行预测，有两种简洁的实现方式：

方法一：创建仅包含holdout行的任务副本 #

通过克隆原任务并调整行角色，只保留holdout数据作为待预测对象：

# 创建任务副本并调整行角色
holdout_task <- task$clone()
# 排除原训练用的行
holdout_task$set_row_roles(task$row_roles$use, "exclude")
# 将holdout行设为待预测的有效行
holdout_task$set_row_roles(task$row_roles$holdout, "use")

# 执行预测
pred <- learner$predict(holdout_task)

方法二：直接指定预测行索引 #

在predict()函数中通过rows参数直接传入holdout行的索引：

# 直接基于原任务预测holdout行
pred <- learner$predict(task, rows = task$row_roles$holdout)

查看预测结果 #

得到预测对象后，可以查看混淆矩阵或计算评估指标：

# 查看混淆矩阵
pred$confusion

# 计算分类准确率
pred$score(msr("classif.acc"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mislav Sagovac