mlr：检索CV循环中generateFilterValuesData的输出

如果我使用MakeFilterRapper将学习者与过滤器方法融合，那么我知道我可以在交叉验证循环中使用该过滤器执行特征选择。据我所知，filterFeatures是在每个模型拟合之前调用的，它调用generateFilterValuesData。但是，在交叉验证的每次迭代中，是否可以使用该过滤器检索generateFilterValuesData生成的值

例如：

library(survival)
library(mlr)

data(veteran)
set.seed(24601)
configureMlr(show.learner.output=TRUE, show.info=TRUE)

task_id = "MAS"
mas.task <- makeSurvTask(id = task_id, data = veteran, target = c("time", "status"))
mas.task <- createDummyFeatures(mas.task)

inner = makeResampleDesc("CV", iters=2, stratify=TRUE)  # Tuning
outer = makeResampleDesc("CV", iters=3, stratify=TRUE)  # Benchmarking

cox.lrn <- makeLearner(cl="surv.coxph", id = "coxph", predict.type="response")
cox.filt.uni.abs.lrn = 
  makeFilterWrapper(
    makeLearner(cl="surv.coxph", id = "cox.filt.uni.abs", predict.type="response"), 
    fw.method="univariate.model.score", 
    fw.abs=7,
    perf.learner=cox.lrn
  )

learners = list( cox.filt.uni.abs.lrn )  
bmr = benchmark(learners=learners, tasks=mas.task, resamplings=outer, measures=list(cindex), show.info = TRUE)

mods = getBMRModels(bmr, learner.ids = c('cox.filt.uni.abs.filtered'))
for (i in 1:length(mods[[task_id]]$cox.filt.uni.abs.filtered)) {
  mod = mods$MAS$cox.filt.uni.abs.filtered[[i]]$learner.model[[1]]
  print(str(mod, max.level=1))
  **#Retrieve output of generateFilterValuesData here?**
}

库（生存）
图书馆（mlr）
数据（退伍军人）
种子集（24601）
configureMlr（show.learner.output=TRUE，show.info=TRUE）
任务\u id=“MAS”
mas.task您可以将
resample（）
中的
extract
槽与
getFilteredFeatures（）
结合使用

库（mlr）
#>正在加载所需的包：ParamHelpers
lrn=makefilterRapper（learner=“classif.ksvm”，fw.method=“variance”，
fw.abs=5）
rdesc=makeResampleDesc（“CV”，iters=2）
res=重新采样（lrn、spam.task、rdesc、extract=getFilteredFeatures）
#>重采样：交叉验证
#>措施：mmce
#>[重采样]iter 1:0.1808696
#>[重采样]iter 2:0.1994785
#> 
#>聚合结果：mmce.test.mean=0.1901740
#> 
res$摘录
#> [[1]]
#>[1]“你”“乔治”“上校”“上校”
#>[5]“资本总额”
#> 
#> [[2]]
#>[1]“你”“乔治”“上校”“上校”
#>[5]“资本总额”

由（v0.3.0）于2019-08-07创建
谢谢，但这不仅仅是我需要的功能名称，而是generateFilterValuesData为这些功能生成的值。例如，如果我使用过滤器“univariate.model.score”，并将perf.learner设置为Cox learner，则generateFilterValuesData将返回每个功能的单变量Cox分数。不幸的是，generateFilterValuesData将任务作为其参数，我看不到如何在重采样循环中提取该子任务。我对此问题进行了另一次尝试（请参见上面的编辑），但无法理解它为什么不起作用。@panda几周后请不要编辑问题。除了我之外没有人会看到编辑。如果您觉得这是一个潜在的bug，请在Github上打开一个新问题或一个问题。好的。我会的。很抱歉我想如果我在同一个话题上提出一个新问题，就会被认为是重复的。