在MLRR包中，有一些方法可以聚合参数调优模型的性能指标，如train.mean、train.sd、test.mean、test.sd。我想知道聚合过程是如何完成的。 根据我目前的知识，聚合似乎是在折叠级别进行的。
假设对于 10 次重复、5 倍交叉验证，总共有 10*5 个测试误差估计值，因此测试误差的标准差是 50 个估计值的变化。 但我想要的是重复级别的误差估计，所以对于每次重复，我有一个由内 5 倍平均的误差估计，然后我期望的测试误差标准差应该是 10 次重复的 10 次估计的变化。
我想知道如何做到这一点。有没有办法提取每个重采样中每个调谐参数的原始性能指标？
正确，聚合是在折叠级别完成的。
没有在重复级别聚合的已实现选项，您必须自己编写代码。
我们不会再将此功能添加到 {mlr}。请参阅此问题，了解如何在 {mlr3} 中执行此操作。
我发现有两个聚合函数似乎在重复级别"testgroup.sd"和"testgroup.mean"上工作。从他们在 mlr.mlr-org.com/reference/aggregations.html 的描述