Я провел эксперимент с несколькими задачами, содержащими разные подмножества данных, с одним классификатором (случайный лес из пакета ranger). Теперь я хотел бы сравнить значимость между различными моделями, используя критерий Фридмана-Неменьи с функцией mlr friedmanTestBMR(). Это, однако, не работает, потому что friedmanTestBMR() требуется как минимум 2 классификатора. Есть ли какая-то статистическая причина? Использование posthoc.friedman.nemenyi.test() из R-пакета PMCMR (которое использует friedmanTestBMR()) работает нормально.