有方法可以更改mlr3中的默认公式吗？

可以通过更改mrl3中默认公式的方式，来实现所需的操作。具体操作步骤如下：

1. 首先，将需要更改的默认公式以字符串的形式保存。

例如，将默认的公式'MSE'改为'MAE'，则需要使用如下代码：

new_loss_function <- "mae"

2. 接下来，在mlr3中创建一个新的任务，将新的公式应用于此任务。具体代码如下：

library(mlr3)
library(mlr3learners)

# Create new task object
task <- mlr_tasks$get("iris")

# Change the loss function
task$learner_param_set$values$learner = makeLearner("regr.ctree",
  predict_type = "response",
  loss = new_loss_function
)

在此示例中，我们将默认误差函数从'MSE'更改为'MAE'。然后，我们使用makeLearner函数创建一个新的学习器对象，并将其应用于任务中。

3. 最后，可以通过将修改后的任务与其他步骤（如模型调整）结合，以使用新的默认公式。

library(paradox)

# Define search space
param_set <- ParamSet$new(list(
  ParamInt$new("minsplit", lower = 1, upper = 10),
  ParamInt$new("minbucket", lower = 1, upper = 10)
))

# Create a random search Instance
search <- makeSearch("random_search",
  space = param_set,
  engine = setMlrEngine("nloptwrap"),
  minimize = TRUE
)

# Create a new task using the modified loss function
task <- mlr_tasks$get("iris")
task$learner_param_set$values$learner = makeLearner("regr.ctree",
  predict_type = "response",
  loss = new_loss_function
)

# Create a new instance of the mlr3 workflow object
wf <- mlr3_workflow("random_search", task, search)

# Run the workflow
res