mlr3 中的 randomForest 在计算特征重要性分数时抛出错误答案

【问题标题】：randomForest in mlr3 throws error while calculating feature importance scoresmlr3 中的 randomForest 在计算特征重要性分数时抛出错误
【发布时间】：2021-07-22 20:28:23
【问题描述】：

我正在使用 mlr3 进行回归学习。使用 randomForest 进行回归时，模型运行良好，但是当我访问“importance()”时出现以下错误：

    Error in switch(pars[["importance"]], mse = imp[["%IncMSE"]], nodepurity = imp[["IncNodePurity"]],  : 
      EXPR must be a length 1 vector

当我在浏览器模式下停止代码时，我确实看到 'imp' 具有以下屏幕截图所示的所有功能重要性：

在看到帮助页面时，我还注意到我需要将参数“importance”设置为“mse”或“nodepurity”，但它会引发错误：未使用的参数（importance = “mse”）

有人可以帮帮我吗？

【问题讨论】：

请尽量避免发布截图并添加reproducible example，我们可以为您提供帮助。
嗨，帕特，谢谢。这些数据是非公开的，我不确定我是否可以将它上传到某个地方让您重现系统的确切状态（更容易共享代码）。我希望您能够评论 pars[["importance"]] 正在被访问而 par 显然是空的这一事实。由于我不是靠自己控制这些变量，因此必须有特定于系统的原因。另外，您能否评论一下是否需要将名为“importance”的参数传递给同名的方法？
我可以尝试的任何提示或事情都会对@pat-s有所帮助。请让我知道是否有办法让我分享更多信息以帮助您。我当然可以分享代码的sn-p。
可重现的示例不需要您的数据 - 尝试使用示例任务之一复制问题（然后编辑问题）。您看到的错误似乎与您的数据无关。此外，您可能会发现 reprex 软件包很有帮助。
如果在 mlr3 中没有记录（很好）的内容，我们很乐意向我们的 270 多页手册提出建议；）如果没有 reprex，则不确定切换框架是否对问题有帮助给出但证明一个实际问题。

标签： r random-forest mlr3

【解决方案1】：

正如 pat-s 所说，我们无法在没有表示的情况下指出您代码中的错误。不过，这很有效，可能会对您有所帮助。

library(mlr3)
library(mlr3extralearners)

task = tsk("boston_housing")
task$select(c("age", "b", "cmedv")) 

learner = lrn("regr.randomForest", importance = "mse")
learner$train(task)
learner$importance()

#>     cmedv         b       age 
#> 123.64922   8.72982   6.64579

请参阅https://mlr3book.mlr-org.com/fs.html 中的第 3.5.3 节“变量重要性过滤器”。

【讨论】：