Other packages > Find by keyword >

mlr  

Machine Learning in R
View on CRAN: Click here


Download and install mlr package within the R console
Install from CRAN:
install.packages("mlr")

Install from Github:
library("remotes")
install_github("cran/mlr")

Install by package version:
library("remotes")
install_version("mlr", "2.19.3")



Attach the package and use:
library("mlr")
Maintained by
Martin Binder
[Scholar Profile | Author Map]
All associated links for this package
First Published: 2013-08-30
Latest Update: 2025-09-03
Description:
Interface to a large number of classification and regression techniques, including machine-readable parameter descriptions. There is also an experimental extension for survival analysis, clustering and general, example-specific cost-sensitive learning. Generic resampling, including cross-validation, bootstrapping and subsampling. Hyperparameter tuning with modern optimization techniques, for single- and multi-objective problems. Filter and wrapper methods for feature selection. Extension of basic learners with additional operations common in machine learning, also allowing for easy nested resampling. Most operations can be parallelized.
How to cite:
Martin Binder (2013). mlr: Machine Learning in R. R package version 2.19.3, https://cran.r-project.org/web/packages/mlr. Accessed 05 Oct. 2026.
Previous versions and publish date:
(2026-07-09 06:31), 1.1-18 (2013-08-30 01:32), 2.0 (2014-07-04 02:25), 2.1 (2014-07-21 20:08), 2.2 (2014-10-29 07:43), 2.3 (2015-02-04 07:43), 2.4 (2015-06-13 00:40), 2.5 (2015-11-20 17:38), 2.6 (2015-11-26 08:38), 2.7 (2015-12-04 15:58), 2.8 (2016-02-13 08:37), 2.9 (2016-08-03 18:03), 2.10 (2017-02-07 10:08), 2.11 (2017-03-15 08:49), 2.12.1 (2018-03-29 12:03), 2.12 (2018-03-11 01:07), 2.13 (2018-08-28 14:30), 2.14.0 (2019-04-26 00:00), 2.15.0 (2019-08-06 17:10), 2.16.0 (2019-11-26 15:50), 2.17.0 (2020-01-10 21:00), 2.17.1 (2020-03-24 11:40), 2.18.0 (2020-10-05 12:20), 2.19.0 (2021-02-22 15:50), 2.19.1 (2022-09-29 15:30), 2.19.2 (2024-06-12 12:50)
Other packages that cited mlr R package
View mlr citation profile
Other R packages that mlr depends, imports, suggests or enhances
Complete documentation for mlr
Functions, R codes and Examples using the mlr R package
Some associated functions: Aggregation . BenchmarkResult . ClassifTask . ClusterTask . ConfusionMatrix . CostSensTask . FailureModel . FeatSelControl . FeatSelResult . LearnerProperties . MeasureProperties . MultilabelTask . Prediction . RLearner . RegrTask . ResamplePrediction . ResampleResult . SurvTask . Task . TaskDesc . TuneControl . TuneMultiCritControl . TuneMultiCritResult . TuneResult . addRRMeasure . aggregations . agri.task . analyzeFeatSelResult . asROCRPrediction . batchmark . bc.task . benchmark . bh.task . cache_helpers . calculateConfusionMatrix . calculateROCMeasures . capLargeValues . changeData . checkLearner . checkPredictLearnerOutput . configureMlr . convertBMRToRankMatrix . convertMLBenchObjToTask . costiris.task . createDummyFeatures . createSpatialResamplingPlots . crossover . downsample . dropFeatures . estimateRelativeOverfitting . estimateResidualVariance . extractFDABsignal . extractFDADTWKernel . extractFDAFPCA . extractFDAFeatures . extractFDAFourier . extractFDAMultiResFeatures . extractFDATsfeatures . extractFDAWavelets . filterFeatures . friedmanPostHocTestBMR . friedmanTestBMR . fuelsubset.task . generateCalibrationData . generateCritDifferencesData . generateFeatureImportanceData . generateFilterValuesData . generateHyperParsEffectData . generateLearningCurveData . generatePartialDependenceData . generateThreshVsPerfData . getBMRAggrPerformances . getBMRFeatSelResults . getBMRFilteredFeatures . getBMRLearnerIds . getBMRLearnerShortNames . getBMRLearners . getBMRMeasureIds . getBMRMeasures . getBMRModels . getBMRPerformances . getBMRPredictions . getBMRTaskDescriptions . getBMRTaskDescs . getBMRTaskIds . getBMRTuneResults . getCaretParamSet . getClassWeightParam . getConfMatrix . getDefaultMeasure . getFailureModelDump . getFailureModelMsg . getFeatSelResult . getFeatureImportance . getFeatureImportanceLearner . getFilteredFeatures . getFunctionalFeatures . getHomogeneousEnsembleModels . getHyperPars . getLearnerId . getLearnerModel . getLearnerNote . getLearnerPackages . getLearnerParVals . getLearnerParamSet . getLearnerPredictType . getLearnerShortName . getLearnerType . getMlrOptions . getMultilabelBinaryPerformances . getNestedTuneResultsOptPathDf . getNestedTuneResultsX . getOOBPreds . getOOBPredsLearner . getParamSet . getPredictionDump . getPredictionProbabilities . getPredictionResponse . getPredictionTaskDesc . getProbabilities . getRRDump . getRRPredictionList . getRRPredictions . getRRTaskDesc . getRRTaskDescription . getResamplingIndices . getStackedBaseLearnerPredictions . getTaskClassLevels . getTaskCosts . getTaskData . getTaskDesc . getTaskDescription . getTaskFeatureNames . getTaskFormula . getTaskId . getTaskNFeats . getTaskSize . getTaskTargetNames . getTaskTargets . getTaskType . getTuneResult . getTuneResultOptPath . gunpoint.task . hasFunctionalFeatures . hasProperties . helpLearner . helpLearnerParam . imputations . impute . iris.task . isFailureModel . joinClassLevels . learnerArgsToControl . learners . listFilterEnsembleMethods . listFilterMethods . listLearnerProperties . listLearners . listMeasureProperties . listMeasures . listTaskTypes . lung.task . makeAggregation . makeBaggingWrapper . makeBaseWrapper . makeChainModel . makeClassificationViaRegressionWrapper . makeConstantClassWrapper . makeCostMeasure . makeCostSensClassifWrapper . makeCostSensRegrWrapper . makeCostSensWeightedPairsWrapper . makeCustomResampledMeasure . makeDownsampleWrapper . makeDummyFeaturesWrapper . makeExtractFDAFeatMethod . makeExtractFDAFeatsWrapper . makeFeatSelWrapper . makeFilter . makeFilterEnsemble . makeFilterWrapper . makeFixedHoldoutInstance . makeFunctionalData . makeImputeMethod . makeImputeWrapper . makeLearner . makeLearners . makeMeasure . makeModelMultiplexer . makeModelMultiplexerParamSet . makeMulticlassWrapper . makeMultilabelBinaryRelevanceWrapper . makeMultilabelClassifierChainsWrapper . makeMultilabelDBRWrapper . makeMultilabelNestedStackingWrapper . makeMultilabelStackingWrapper . makeOverBaggingWrapper . makePreprocWrapper . makePreprocWrapperCaret . makeRLearner.classif.fdausc.glm . makeRLearner.classif.fdausc.kernel . makeRLearner.classif.fdausc.np . makeRemoveConstantFeaturesWrapper . makeResampleDesc . makeResampleInstance . makeSMOTEWrapper . makeStackedLearner . makeTaskDesc . makeTaskDescInternal . makeTuneControlCMAES . makeTuneControlDesign . makeTuneControlGenSA . makeTuneControlGrid . makeTuneControlIrace . makeTuneControlMBO . makeTuneControlRandom . makeTuneWrapper . makeUndersampleWrapper . makeWeightedClassesWrapper . makeWrappedModel . measures . mergeBenchmarkResults . mergeSmallFactorLevels . mlr-package . mlrFamilies . mtcars.task . normalizeFeatures . oversample . parallelization . performance . phoneme.task . pid.task . plotBMRBoxplots . plotBMRRanksAsBarChart . plotBMRSummary . plotCalibration . plotCritDifferences . plotFilterValues . plotHyperParsEffect . plotLearnerPrediction . plotLearningCurve . plotPartialDependence . plotROCCurves . plotResiduals . plotThreshVsPerf . plotTuneMultiCritResult . predict.WrappedModel . predictLearner . reduceBatchmarkResults . reextractFDAFeatures . reimpute . removeConstantFeatures . removeHyperPars . resample . selectFeatures . setAggregation . setHyperPars . setHyperPars2 . setId . setLearnerId . setMeasurePars . setPredictThreshold . setPredictType . setThreshold . simplifyMeasureNames . smote . sonar.task . spam.task . spatial.task . subsetTask . summarizeColumns . summarizeLevels . train . trainLearner . tuneParams . tuneParamsMultiCrit . tuneThreshold . wpbc.task . yeast.task . 
Some associated R codes: Aggregation.R . BaggingWrapper.R . BaseEnsemble.R . BaseEnsemble_operators.R . BaseWrapper.R . BaseWrapper_operators.R . BenchmarkResultOrderLevels.R . BenchmarkResult_operators.R . ChainModel.R . ChainModel_operators.R . ClassifTask.R . ClassificationViaRegressionWrapper.R . ClusterTask.R . ConstantClassWrapper.R . CostSensClassifWrapper.R . CostSensRegrWrapper.R . CostSensTask.R . CostSensWeightedPairsWrapper.R . DownsampleWrapper.R . DummyFeaturesWrapper.R . FailureModel.R . FeatSelControl.R . FeatSelControlExhaustive.R . FeatSelControlGA.R . FeatSelControlRandom.R . FeatSelControlSequential.R . FeatSelResult.R . FeatSelWrapper.R . Filter.R . FilterEnsemble.R . FilterWrapper.R . HoldoutInstance_make_fixed.R . HomogeneousEnsemble.R . Impute.R . ImputeMethods.R . ImputeWrapper.R . Learner.R . Learner_operators.R . Learner_properties.R . Measure.R . Measure_colAUC.R . Measure_custom_resampled.R . Measure_make_cost.R . Measure_operators.R . Measure_properties.R . ModelMultiplexer.R . ModelMultiplexerParamSet.R . MulticlassWrapper.R . MultilabelBinaryRelevanceWrapper.R . MultilabelClassifierChainsWrapper.R . MultilabelDBRWrapper.R . MultilabelNestedStackingWrapper.R . MultilabelStackingWrapper.R . MultilabelTask.R . NoFeaturesModel.R . OptControl.R . OptResult.R . OptWrapper.R . OverBaggingWrapper.R . OverUnderSampling.R . OverUndersampleWrapper.R . Prediction.R . Prediction_operators.R . PreprocWrapper.R . PreprocWrapperCaret.R . RLearner.R . RLearner_classif_C50.R . RLearner_classif_FDboost.R . RLearner_classif_IBk.R . RLearner_classif_J48.R . RLearner_classif_JRip.R . RLearner_classif_LiblineaRL1L2SVC.R . RLearner_classif_LiblineaRL1LogReg.R . RLearner_classif_LiblineaRL2L1SVC.R . RLearner_classif_LiblineaRL2LogReg.R . RLearner_classif_LiblineaRL2SVC.R . RLearner_classif_LiblineaRMultiClassSVC.R . RLearner_classif_OneR.R . RLearner_classif_PART.R . RLearner_classif_RRF.R . RLearner_classif_ada.R . RLearner_classif_adaboostm1.R . RLearner_classif_bartMachine.R . RLearner_classif_binomial.R . RLearner_classif_boosting.R . RLearner_classif_bst.R . RLearner_classif_cforest.R . RLearner_classif_clusterSVM.R . RLearner_classif_ctree.R . RLearner_classif_cvglmnet.R . RLearner_classif_dbnDNN.R . RLearner_classif_dcSVM.R . RLearner_classif_earth.R . RLearner_classif_evtree.R . RLearner_classif_fdausc.glm.R . RLearner_classif_fdausc.kernel.R . RLearner_classif_fdausc.knn.R . RLearner_classif_fdausc.np.R . RLearner_classif_featureless.R . RLearner_classif_fgam.R . RLearner_classif_fnn.R . RLearner_classif_gamboost.R . RLearner_classif_gaterSVM.R . RLearner_classif_gausspr.R . RLearner_classif_gbm.R . RLearner_classif_glmboost.R . RLearner_classif_glmnet.R . RLearner_classif_h2odeeplearning.R . RLearner_classif_h2ogbm.R . RLearner_classif_h2oglm.R . RLearner_classif_h2orandomForest.R . RLearner_classif_kknn.R . RLearner_classif_knn.R . RLearner_classif_ksvm.R . RLearner_classif_lda.R . RLearner_classif_logreg.R . RLearner_classif_lssvm.R . RLearner_classif_lvq1.R . RLearner_classif_mda.R . RLearner_classif_mlp.R . RLearner_classif_multinom.R . RLearner_classif_naiveBayes.R . RLearner_classif_neuralnet.R . RLearner_classif_nnTrain.R . RLearner_classif_nnet.R . RLearner_classif_pamr.R . RLearner_classif_penalized.R . RLearner_classif_plr.R . RLearner_classif_plsdaCaret.R . RLearner_classif_probit.R . RLearner_classif_qda.R . RLearner_classif_rFerns.R . RLearner_classif_randomForest.R . RLearner_classif_ranger.R . RLearner_classif_rda.R . RLearner_classif_rotationForest.R . RLearner_classif_rpart.R . RLearner_classif_saeDNN.R . RLearner_classif_sda.R . RLearner_classif_sparseLDA.R . RLearner_classif_svm.R . RLearner_classif_xgboost.R . RLearner_cluster_Cobweb.R . RLearner_cluster_EM.R . RLearner_cluster_FarthestFirst.R . RLearner_cluster_MiniBatchKmeans.R . RLearner_cluster_SimpleKMeans.R . RLearner_cluster_XMeans.R . RLearner_cluster_cmeans.R . RLearner_cluster_dbscan.R . RLearner_cluster_kkmeans.R . RLearner_cluster_kmeans.R . RLearner_multilabel_cforest.R . RLearner_multilabel_rFerns.R . RLearner_regr_FDboost.R . RLearner_regr_GPfit.R . RLearner_regr_IBk.R . RLearner_regr_LiblineaRL2L1SVR.R . RLearner_regr_LiblineaRL2L2SVR.R . RLearner_regr_RRF.R . RLearner_regr_bartMachine.R . RLearner_regr_bcart.R . RLearner_regr_bgp.R . RLearner_regr_bgpllm.R . RLearner_regr_blm.R . RLearner_regr_brnn.R . RLearner_regr_bst.R . RLearner_regr_btgp.R . RLearner_regr_btgpllm.R . RLearner_regr_btlm.R . RLearner_regr_cforest.R . RLearner_regr_crs.R . RLearner_regr_ctree.R . RLearner_regr_cubist.R . RLearner_regr_cvglmnet.R . RLearner_regr_earth.R . RLearner_regr_evtree.R . RLearner_regr_featureless.R . RLearner_regr_fgam.R . RLearner_regr_fnn.R . RLearner_regr_frbs.R . RLearner_regr_gamboost.R . RLearner_regr_gausspr.R . RLearner_regr_gbm.R . RLearner_regr_glm.R . RLearner_regr_glmboost.R . RLearner_regr_glmnet.R . RLearner_regr_h2odeeplearning.R . RLearner_regr_h2ogbm.R . RLearner_regr_h2oglm.R . RLearner_regr_h2orandomForest.R . RLearner_regr_kknn.R . RLearner_regr_km.R . RLearner_regr_ksvm.R . RLearner_regr_laGP.R . RLearner_regr_lm.R . RLearner_regr_mars.R . RLearner_regr_mob.R . RLearner_regr_nnet.R . RLearner_regr_pcr.R . RLearner_regr_penalized.R . RLearner_regr_plsr.R . RLearner_regr_randomForest.R . RLearner_regr_ranger.R . RLearner_regr_rpart.R . RLearner_regr_rsm.R . RLearner_regr_rvm.R . RLearner_regr_svm.R . RLearner_regr_xgboost.R . RLearner_surv_cforest.R . RLearner_surv_coxph.R . RLearner_surv_cvglmnet.R . RLearner_surv_gamboost.R . RLearner_surv_gbm.R . RLearner_surv_glmboost.R . RLearner_surv_glmnet.R . RLearner_surv_ranger.R . RLearner_surv_rpart.R . RegrTask.R . RemoveConstantFeaturesWrapper.R . ResampleDesc.R . ResampleInstance.R . ResampleInstances.R . ResamplePrediction.R . ResampleResult.R . ResampleResult_operators.R . SMOTEWrapper.R . StackedLearner.R . SupervisedTask.R . SurvTask.R . Task.R . TaskDesc.R . Task_operators.R . TuneControl.R . TuneControlCMAES.R . TuneControlDesign.R . TuneControlGenSA.R . TuneControlGrid.R . TuneControlIrace.R . TuneControlMBO.R . TuneControlRandom.R . TuneMultiCritControl.R . TuneMultiCritControlGrid.R . TuneMultiCritControlMBO.R . TuneMultiCritControlNSGA2.R . TuneMultiCritControlRandom.R . TuneMultiCritResult.R . TuneResult.R . TuneWrapper.R . UnsupervisedTask.R . WeightedClassesWrapper.R . WrappedModel.R . aggregations.R . analyzeFeatSelResult.R . asROCRPrediction.R . batchmark.R . benchmark.R . benchmark_helpers.R . cache_helpers.R . calculateConfusionMatrix.R . calculateROCMeasures.R . capLargeValues.R . checkAggrBeforeResample.R . checkBMRMeasure.R . checkLearner.R . checkLearnerBeforeTrain.R . checkMeasures.R . checkPrediction.R . checkTargetPreproc.R . checkTask.R . checkTaskSubset.R . checkTunerParset.R . configureMlr.R . convertBMRToRankMatrix.R . convertMLBenchObjToTask.R . convertX.R . createDummyFeatures.R . createSpatialResamplingPlots.R . crossover.R . datasets.R . downsample.R . dropFeatures.R . estimateResidualVariance.R . evalOptimizationState.R . extractFDAFeatures.R . extractFDAFeaturesMethods.R . extractFDAFeaturesWrapper.R . filterFeatures.R . fixDataForLearner.R . friedmanPostHocTestBMR.R . friedmanTestBMR.R . generateCalibration.R . generateFeatureImportance.R . generateFilterValues.R . generateHyperParsEffect.R . generateLearningCurve.R . generatePartialDependence.R . generateThreshVsPerf.R . getCaretParamSet.R . getClassWeightParam.R . getConfMatrix.R . getFeatSelResult.R . getFeatureImportance.R . getFunctionalFeatures.R . getHyperPars.R . getMultilabelBinaryPerformances.R . getNestedTuneResults.R . getOOBPreds.R . getParamSet.R . getResampleExtract.R . getResamplingIndices.R . getTaskConstructorForLearner.R . getTuneResult.R . getTuneThresholdExtra.R . hasFunctionalFeatures.R . helpLearner.R . helpers.R . helpers_FDGAMBoost.R . helpers_fda.R . joinClassLevels.R . learnerArgsToControl.R . learners.R . listLearners.R . listMeasures.R . logFunOpt.R . makeFunctionalData.R . makeLearner.R . makeLearners.R . measures.R . mergeBenchmarkResults.R . mergeSmallFactorLevels.R . mutateBits.R . normalizeFeatures.R . options.R . parallelization.R . performance.R . plotBMRBoxplots.R . plotBMRRanksAsBarChart.R . plotBMRSummary.R . plotCritDifferences.R . plotLearnerPrediction.R . plotResiduals.R . plotTuneMultiCritResult.R . predict.R . predictLearner.R . relativeOverfitting.R . removeConstantFeatures.R . removeHyperPars.R . resample.R . resample_convenience.R . selectFeatures.R . selectFeaturesExhaustive.R . selectFeaturesGA.R . selectFeaturesRandom.R . selectFeaturesSequential.R . setHyperPars.R . setId.R . setPredictThreshold.R . setPredictType.R . setThreshold.R . simplifyMeasureNames.R . smote.R . summarizeColumns.R . summarizeLevels.R . train.R . trainLearner.R . tuneCMAES.R . tuneDesign.R . tuneGenSA.R . tuneGrid.R . tuneIrace.R . tuneMBO.R . tuneMultiCritGrid.R . tuneMultiCritNSGA2.R . tuneMultiCritRandom.R . tuneParams.R . tuneParamsMultiCrit.R . tuneRandom.R . tuneThreshold.R . tunerFitnFun.R . utils.R . utils_imbalancy.R . utils_opt.R . utils_plot.R . zzz.R .  Full mlr package functions and examples
Downloads during the last 30 days

Today's Hot Picks in Authors and Packages

quickcode  
Quick and Essential 'R' Tricks for Better Scripts
The NOT functions, 'R' tricks and a compilation of some simple quick plus often used 'R' codes to im ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
cdlTools  
Tools to Download and Work with USDA Cropscape Data
Downloads USDA National Agricultural Statistics Service (NASS) cropscape data for a specified state ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
genie  
Fast, Robust, and Outlier Resistant Hierarchical Clustering
Includes the reference implementation of Genie - a hierarchical clustering algorithm that links two ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  
correlation  
Methods for Correlation Analysis
Lightweight package for computing different kinds of correlations, such as partial correlations, Ba ...
Download / Learn more Package Citations See dependency  

28,905

R Packages

247,686

Dependencies

76,495

Author Associations

28,906

Publication Badges

© Copyright since 2022. All right reserved, rpkg.net.  Based in Cambridge, Massachusetts, USA