如何通过特征值过滤mlr3任务数据集

问题描述

我有一个mlr3任务，其中有这样的数据集：

数据集“全部”

all <- data.frame(v1 = c("a","b"),v2 = c(1,2),data = c("test","train"))

library(mlr3)
task <- TaskClassif$new("loan",all,target = "v1")

如何按列“数据”值“火车”过滤任务？

我尝试了task $ filter（data ==“ train”）和许多其他组合，但是不起作用。

dput(task)
<environment>

str(task)
Classes 'TaskClassif','TaskSupervised','Task','R6' <TaskClassif:loan>

解决方法

有一种as.data.table方法

methods(class = 'Task')
#[1] as_task       as_tasks      as.data.table

因此，我们可以将其转换为data.table并使用data.table的方法进行子设置

library(data.table)
as.data.table(task)[data == 'train']
#   v1  data v2
#1:  b train  2

或者可以提取data

task$data()[data == 'test']
#    v1 data v2
#1:  a test  1

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或创建一个新实例

tasktrain <-  TaskClassif$new("loantrain",task$data()[data == 'train'],target = "v1")
tasktrain$data()
#   v1  data v2
#1:  b train  2