访问回归训练模型

Question

我有一个练习，我需要训练一个线性回归模型并获取有关该模型的一些信息：

• 我选择的变量与其他变量之间的线性关系
• 哪些变量对模型很重要
• 意义

使用 lm 函数创建模型很容易，因此我可以使用 摘要（模组）。

mod <- lm(cars$height ~ ., data = cars)

summary()-方法返回所有内容：r 平方、系数、p 值、显着性...

但是当我训练我的模型时：

library(mlr)

lrn = makeLearner("regr.ksvm")

mod = train(learner = lrn, task = task)

pred = predict(object = mod, newdata = test)

performance(pred = pred, measures = list(mse, arsq))

我刚刚得到 mse 和 r-squareZd。如何获得其他信息，如重要性、重要变量...... 有没有机会访问这个模组？

感谢您的帮助

Answer 1

library(mlr)
#> Loading required package: ParamHelpers
#> 'mlr' is in maintenance mode since July 2019. Future development
#> efforts will go into its successor 'mlr3' (<https://mlr3.mlr-org.com>).

lrn = makeLearner("regr.lm")

mod = train(learner = lrn, task = bh.task)

getLearnerModel(mod)
#> 
#> Call:
#> stats::lm(formula = f, data = d)
#> 
#> Coefficients:
#> (Intercept)         crim           zn        indus        chas1          nox  
#>   3.646e+01   -1.080e-01    4.642e-02    2.056e-02    2.687e+00   -1.777e+01  
#>          rm          age          dis          rad          tax      ptratio  
#>   3.810e+00    6.922e-04   -1.476e+00    3.060e-01   -1.233e-02   -9.527e-01  
#>           b        lstat  
#>   9.312e-03   -5.248e-01

^{由reprex package (v0.3.0.9001) 于 2020 年 1 月 15 日创建}