###从vignette源代码的MLint_devel。Rnw ' ################################################### ### 代码块1号:路 ################################################### 图书馆(MLInterfaces)图书馆(gbm) getClass(“learnerSchema ") ################################################### ### 代码块2号:lkrf ################################################### randomForestI@converter ################################################### ### 代码块3号:lknn ################################################### nnetI@converter ################################################### ### 代码块数量4:lkknn ################################################### knnI (k = 3, l = 2) @converter ################################################### ### 代码块5号:显示 ################################################### 图书馆(质量)的数据(蟹)kp =样本(1∶大小= 120)rf1 = MLearn (sp ~ CL + RW, data =螃蟹,randomForestI, kp, ntree = 100) rf1 RObject (rf1) knn1 = MLearn (sp ~ CL + RW, data =螃蟹,knnI (k = 3, l = 2), kp) knn1 ################################################### ### 代码块6号:mkadaI ################################################### 阿岱= makeLearnerSchema(“艾达”,“艾达”,standardMLIConverter)阿伦= MLearn (sp ~ CL + RW, data =螃蟹、阿岱,kp) confuMat(阿伦)RObject(阿伦 ) ################################################### ### 代码块7号:路 ################################################### standardMLIConverter ################################################### ### 代码块8号:lkggg ################################################### gbm2 ################################################### ### 代码块9号:tryg。认为 ################################################### BgbmI set.seed (1234) gbrun = MLearn (sp ~ CL + RW + FL +连续波+ BD, data =螃蟹,BgbmI (n.trees.pred = 25000,打= 5),kp, n.trees = 25000,分布=“伯努利”,verbose = FALSE) gbrun confuMat (gbrun)总结(testScores (gbrun))