MLR 建模

caret 有点类似于 python里面的sklearn，我之前建模一直使用的是caret包进行建模，但是这个包的缺点是效率不够高。
所以思考换一种方法进行建模。

mlr

基本的流程是：
Create a Task. Make a Learner. Train Them

首先，创建一个task：

  tasktrain <- makeClassifTask(data = Train,target = "label")
  tasktest <- makeClassifTask(data = Test,target = "label")
  

其次，创建一个learner:

  lnr <- makeLearner(cl = l$class[1],predict.type = 'prob')
  

然后，训练模型:

  mdl <- mlr::train(lnr,tasktrain)

最后，预测模型:

  prd <- predict(mdl,tasktest)