R语言之mlr依赖包缺失警告之分析

因为本地没有网络，所有相关的依赖包都是手动下载，再使用脚本一键安装的。

在使用mlr包时，执行下面的代码时，总是报各种依赖缺失，也不知道咋看FAIL信息。

# 建模与调参
# 查阅线性回归、随机森林、xgboost和KNN四种模型的相关代号
listLearners(obj = "regr") %>%
  filter_dt(class %like% "kknn|ranger|regr.lm|xgboost") %>%
  select_dt(class,name) -> models_df

listLearners.character(obj = "regr")里有警告:
 The following learners could not be constructed, probably because their packages are not installed:
classif.ada,classif.adaboostm1,classif.boosting,classif.bst,classif.clusterSVM,classif.cvglmnet,classif.dbnDNN,classif.dcSVM,classif.earth,classif.evtree,classif.fdausc.glm,classif.fdausc.kernel,classif.fdausc.knn,classif.fdausc.np,classif.FDboost,classif.fgam,classif.fnn,classif.gamboost,classif.gaterSVM,classif.glmboost,classif.glmnet,classif.h2o.deeplearning,classif.h2o.gbm,classif.h2o.glm,classif.h2o.randomForest,classif.IBk,classif.J48,classif.JRip,classif.LiblineaRL1L2SVC,classif.LiblineaRL1LogReg,classif.LiblineaRL2L1SVC,classif.LiblineaRL2LogReg,classif.LiblineaRL2SVC,classif.LiblineaRMultiClassSVC,classif.mda,classif.mlp,classif.neuralnet,classif.nnTrain,classif.OneR,classif.pamr,classif.PART,classif.penalized,classif.plr,classif.plsdaCaret,classif.rda,classif.rFerns,classif.rotationForest,classif.RRF,classif.saeDNN,classif.sda,classif.sparseLDA,cluster.Cobweb,cluster.EM,cluster [... truncated]

经过一系列排查，发现出现上述问题时的解决方法是：

找到警告中对应的安装包的名称，然后下载并进行安装即可。

比如：classif.ada的包名为ada、classif.cvglmnet的包名为glmnet

1、输入?learners

https://mlr.mlr-org.com/articles/tutorial/integrated_learners.html#classification-84-

 2、输入待确认的类名，如：警告信息中的classIf.ada

然后从cran上下载即可。

https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.4/

当然，也可以直接丢进AI工具，

3、下载并安装相关依赖

missing_pkgs <- c(
   "refund", "mda", "RSNNS", "pamr", "stepPlr", "sda", "sparseLDA",
   "tgp", "brnn", "crs", "laGP"   
)   
install.packages(missing_pkgs)

4、注意SwarmSVM无法直接从 CRAN上下载

CRAN: Package SwarmSVM

 下载的tar.gz包解压后，将SwarmSVM文件夹拷到R语言软件安装目录下

C:\Program Files\R\R-4.4.3\library\