Ошибка при настройке параметров с использованием classif.svm в mlr3

Question

Я использую mlr3 для создания рабочего процесса машинного обучения с использованием SVM classfier. Когда я пытаюсь настроить параметр

library(mlr3)
library(mlr3learners)
library(paradox)
library(mlr3tuning)


task = tsk("pima")
learner = lrn("classif.svm")
learner$param_set
tune_ps = ParamSet$new(list(
  ParamDbl$new("cost", lower = 0.001, upper = 0.1)
))

tune_ps
hout = rsmp("holdout")
measure = msr("classif.ce")
evals20 = term("evals", n_evals = 20)
instance = TuningInstance$new(
  task = task,
  learner = learner,
  resampling = hout,
  measures = measure,
  param_set = tune_ps,
  terminator = evals20
)

tuner = tnr("grid_search", resolution = 10)
result<-tuner$tune(instance)

Он выдает ошибку

Error in (function (xs)  : 
  Assertion on 'xs' failed: Condition for 'cost' not ok: type equal C-classification; instead: type=<not-there>.

Я не могу понять, что там происходит.

Answer 1

Мы решили решить эту проблему с помощью более описательного сообщения об ошибке, но нам все же потребовалось явно задать параметры с зависимостями в ParamSet, а не возвращаться к значениям по умолчанию ParamSet.

См. https://github.com/mlr-org/paradox/pull/262 и связанные вопросы / PR для получения дополнительной информации.