R 中各个机器学习算法，都是单独的包实现，没有统一接口，不方便使用

后来也有整合机器学习算法的包： mlr 包 caret 包

但是这些包还是比较孤立，现在整合机器学习算法的包，mlr3verse 包是原来的进化版本

在学习mlr3verse 包的时候，记录一些学习笔记

mlr3verse生态

这是mlr3verse的生态图，红色的是还在完善的，绿色表示比较完善的。可以看出mlr3verse整合了各种机器学习算法包，实现了统一、整洁的机器学习流程化操作。

具体能不能媲美 Python 的 scikit-learn 机器学习库，我就不能作以评价了。不过能解决问题就是好的。

安装 mlr3verse 包

install.packages("mlr3verse")

如果下载速度不满意，可以换成国内镜像站

library(mlr3verse)

注意事项

使用帮助：? 对象名字，比如?ResampleResult，或对象的 $help() 方法，比如 learner$help()
学习器超参数的帮助，需要找到原包算法的函数帮助。（我的理解是， mlr3verse 只是把算法封装起来，并没有进行算法的改变，可能只是优化了API）。

参考资料
Flexible and Robust Machine Learning Using mlr3 in R (mlr-org.com)
zhjx19/RConf15 - 码云 - 开源中国 (gitee.com)