警告是什么；NA用作学习者参数缺失的默认值；在mlr中是什么意思？

我正在通过mlr包运行分类xgboost。我的数据中有缺失值，我希望保留这些值（也就是说，我希望保留这些观察值，并且我希望避免插补）。我知道mlr中的xgboost实现可以处理缺少的值。但是，我不理解mlr的makeLearner函数提供的警告

我曾尝试阅读文档，并在其他人的代码中发现此警告。但我还没有看到以一种对我有意义的方式提出的警告

例如，我已经阅读了这篇关于警告的讨论，但它没有为我澄清一些事情：

调用makeLearner函数时出现警告：

xgb_learner <- makeLearner(
  "classif.xgboost",
  predict.type = "prob",
  par.vals = list(
    objective = "binary:logistic",
    eval_metric = "error",
    nrounds = 200,
    missing = NA,
    max_depth = 6,
    eta = 0.1,
    gamma = 5,
    colsample_bytree = 0.5,
    min_child_weight = 1,
    subsample = 0.7

  )
)
Warning in makeParam(id = id, type = "numeric", learner.param = TRUE, lower = lower,  :
  NA used as a default value for learner parameter missing.
ParamHelpers uses NA as a special value for dependent parameters.

从getParamSet函数中，似乎缺少的参数从-Inf到Inf取数值。因此，NA可能不是有效值

> getParamSet("classif.xgboost")
Warning in makeParam(id = id, type = "numeric", learner.param = TRUE, lower = lower,  :
  NA used as a default value for learner parameter missing.
ParamHelpers uses NA as a special value for dependent parameters.
                                Type  len             Def               Constr Req Tunable Trafo
booster                     discrete    -          gbtree gbtree,gblinear,dart   -    TRUE     -
watchlist                    untyped    -          <NULL>                    -   -   FALSE     -
eta                          numeric    -             0.3               0 to 1   -    TRUE     -
gamma                        numeric    -               0             0 to Inf   -    TRUE     -
max_depth                    integer    -               6             1 to Inf   -    TRUE     -
min_child_weight             numeric    -               1             0 to Inf   -    TRUE     -
subsample                    numeric    -               1               0 to 1   -    TRUE     -
colsample_bytree             numeric    -               1               0 to 1   -    TRUE     -
colsample_bylevel            numeric    -               1               0 to 1   -    TRUE     -
num_parallel_tree            integer    -               1             1 to Inf   -    TRUE     -
lambda                       numeric    -               1             0 to Inf   -    TRUE     -
lambda_bias                  numeric    -               0             0 to Inf   -    TRUE     -
alpha                        numeric    -               0             0 to Inf   -    TRUE     -
objective                    untyped    - binary:logistic                    -   -   FALSE     -
eval_metric                  untyped    -           error                    -   -   FALSE     -
base_score                   numeric    -             0.5          -Inf to Inf   -   FALSE     -
max_delta_step               numeric    -               0             0 to Inf   -    TRUE     -
missing                      numeric    -                          -Inf to Inf   -   FALSE     -

getParamSet（“classif.xgboost”） makeParam中的警告（id=id，type=“numeric”，learner.param=TRUE，lower=lower，： NA用作缺少学习者参数的默认值。 ParamHelpers使用NA作为依赖参数的特殊值。 类型len Def Constr Req可调交通 助推器离散-gbtree gbtree，gblinear，dart-真- 监视列表未类型化---FALSE- eta数值-0.3 0到1-正确- 伽马数值-0到Inf-TRUE- 最大深度整数-6 1到Inf-TRUE- 最小子项权重数值-10到Inf-TRUE- 子样本数字-1 0到1-真- colsample_bytree numeric-1 0到1-TRUE- colsample_bylevel numeric-1 0到1-TRUE- num_parallel_树整数-1到Inf-TRUE- lambda numeric-1 0到Inf-TRUE- lambda_偏差数值-0到Inf-TRUE- 字母数字-0到Inf-TRUE- 目标非分型-二元：逻辑-假- 评估度量未类型化-错误--错误- 基本分数数字-0.5-Inf到Inf-FALSE- 最大增量步长数值-0到Inf-TRUE- 缺少数字--Inf到Inf-错误- 我是否需要将它们重新编码为一个特定的值，然后传递给mlr（通过makeLearner中的missing=[specific value]）？执行其他操作？或者这条警告不值得担心吗

---

非常感谢您的澄清。

此警告来自ParamHelpers，在这种情况下是无害的。这是一个标准检查，不考虑特定情况。

您介意详细说明它试图告诉我什么吗？在什么情况下会引起关注？在许多情况下，NA可能不是一个合理的默认值，但just之所以添加，是因为代码的作者不太清楚。这里不是这样。即使这样，你也可以争论是否真的需要检查。也许是

ParamHelpers

处理

xgboost

的

缺少的
参数的方法，默认情况下是
NA
。我试图为它设置另一个值，但战争失败了宁仍然在那里。
> getParamSet("classif.xgboost")
Warning in makeParam(id = id, type = "numeric", learner.param = TRUE, lower = lower,  :
  NA used as a default value for learner parameter missing.
ParamHelpers uses NA as a special value for dependent parameters.
                                Type  len             Def               Constr Req Tunable Trafo
booster                     discrete    -          gbtree gbtree,gblinear,dart   -    TRUE     -
watchlist                    untyped    -          <NULL>                    -   -   FALSE     -
eta                          numeric    -             0.3               0 to 1   -    TRUE     -
gamma                        numeric    -               0             0 to Inf   -    TRUE     -
max_depth                    integer    -               6             1 to Inf   -    TRUE     -
min_child_weight             numeric    -               1             0 to Inf   -    TRUE     -
subsample                    numeric    -               1               0 to 1   -    TRUE     -
colsample_bytree             numeric    -               1               0 to 1   -    TRUE     -
colsample_bylevel            numeric    -               1               0 to 1   -    TRUE     -
num_parallel_tree            integer    -               1             1 to Inf   -    TRUE     -
lambda                       numeric    -               1             0 to Inf   -    TRUE     -
lambda_bias                  numeric    -               0             0 to Inf   -    TRUE     -
alpha                        numeric    -               0             0 to Inf   -    TRUE     -
objective                    untyped    - binary:logistic                    -   -   FALSE     -
eval_metric                  untyped    -           error                    -   -   FALSE     -
base_score                   numeric    -             0.5          -Inf to Inf   -   FALSE     -
max_delta_step               numeric    -               0             0 to Inf   -    TRUE     -
missing                      numeric    -                          -Inf to Inf   -   FALSE     -