如何通过特征值过滤mlr3任务数据集

Question

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“培训”筛选任务？

我尝试了task$filter(data == "train")和许多其他组合，但都不起作用。

dput(task)
<environment>

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

Answer 1

有一个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

或者创建一个新实例。

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