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mlr3shiny，例如，在2022年春季的第一作者的介绍性数据科学课程中使用了。根据学生的反馈，该工具为机器学习提供了“直接介绍”和“结构化的方法，可以理解构建和验证模型的不同步骤”。此外，学生们积极地提到了“可以进行交互性尝试不同的超参数设置的可能性”，并了解他们对模型性能的影响以及所包含的数据集，这些数据集使“很容易迈出第一步”。尽管学生反馈是积极的，下一步将是对态度和学习成果的正式评估。
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