mlr3中的randomForest在计算特征重要性得分时抛出错误

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，但当我访问“重要性（）”时，会出现以下错误：

    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：

看到帮助页面时，我还注意到我需要将参数“重要性”设置为“mse”或“nodepurity”，但它会抛出一个错误：unused参数（重要性=“mse”）

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有人能帮我吗？

正如pat-s所说，没有reprex，我们无法指出代码中的错误。但是，这是有效的，可能会对您有所帮助

库（mlr3）
图书馆（MLR3）
任务=tsk（“波士顿住房”）
任务$select（c（“年龄”、“b”、“cmedv”））
学习者=lrn（“随机更新”，重要性=“mse”）
学员$train（任务）
学习者$重要性（）
#>cmedv b年龄
#> 123.64922   8.72982   6.64579 

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请参阅中的第3.5.3节“可变重要性过滤器”。

请尽量避免发布截图并添加一个，然后我们可以帮助您。嗨，pat-s，谢谢。这些数据是非公开的，我不确定是否可以上传到某个地方，让您重现系统的确切状态（更容易共享代码）。我希望你能评论一个事实，即PARS [ [重要性] ]正在被访问，而PAR显然是空的。因为我不是独自控制这些变量，所以一定有一个特定于系统的原因。另外，您能否评论一下是否需要将名为“重要性”的参数以相同的名称传递给该方法？任何提示或我可以尝试的事情都会对@pat-s有所帮助。请让我知道，如果有一种方法，我分享更多的信息，将有助于你帮助我。我当然可以分享代码片段。一个可复制的示例不需要您的数据-尝试用一个示例任务复制问题（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mlr3中没有（很好地）记录某些内容，我们很乐意为270多页的手册提供建议；）如果没有给出reprex证明存在实际问题，则不确定切换框架是否对问题有帮助。