如何获取benchmark拟合的参数？

Question

这是一个非常基本的问题，但我还没有在其他网站上找到答案，所以我不得不在这里问这个问题。

我使用mlr3库中的benchmark(classif.ranger，store_models)函数拟合了我的"classif.ranger“学习器，我需要访问拟合的参数(obv)。我在基准测试文档中找不到任何相关信息，所以我尝试了一种比较困难的方法：->我将store_models设置为TRUE ->我尝试使用->()访问模型，但它返回NULL。

我知道这个问题很基本，而且我可能正在做一些非常愚蠢的事情。误读文档或类似的错误)，但我就是不知道如何准确地访问参数……请帮帮忙。

如果在这种(可能)微不足道的情况下需要它，代码如下：

library(data.table)
library(mlr3)
library(mlr3learners)
library(mlr3filters)
library(mlr3fselect)
library(mlr3tuning)
library(ranger)
library(paradox)

下面是一些与问题无关的代码，现在是相关代码：

measure = msr("classif.auc")

tuner = tnr("random_search")

ranger_space = ParamSet$new(list(
  ParamInt$new("num.trees", lower = 700, upper = 2000),
  ParamInt$new("mtry", lower = 1, upper = 15)
))

rf_learner <- lrn("classif.ranger", predict_type = "prob")

at = AutoTuner$new(
    learner = rf_learner,
    resampling = rsmp("holdout"),
    measure = measure,
    search_space = ranger_space,
    terminator = trm("evals", n_evals = 25),
    tuner = tuner
  )

pred_task <- TaskClassif$new(id = "predict", backend = dataSet, target = "will_it_sell")

grid = benchmark_grid(
    task = pred_task,
    learner = list(at, rf_learner),
    resampling = rsmp("cv", folds = 3)
  )
  
rf_benchmark = benchmark(design = grid, store_models = TRUE)
result = rf_benchmark$aggregate(measure)
result

Answer 1

mlr3book是mlr3的文档，其中有一个关于您的问题的部分：https://mlr3book.mlr-org.com/benchmarking.html#bm-resamp

请不要混淆R和RStudio，它们是两个不同的东西。RStudio从来没有任何功能。

Answer 2

您可以使用getBMRModels()获取模型，这将告诉您使用了哪些超参数来拟合它们。参见the benchmark section of the documentation。