在mlr R包中进行交叉验证（重抽样）时，通常需要调用makeResampleDesc函数来指定方法和折数。
我的问题是：
- 是否可以使用预定义列作为折列？或者，
mlr中的makeResampleDesc是否确保创建的折数在相同种子的不同学习器之间保持一致，并且可以导出以进行进一步操作？
回答：
重抽样描述与任何学习器无关；你可以将一个重抽样描述用于多个学习器，并得到相同的折数。如果你想将它们与原始数据联系起来，你也可以从重抽样结果中提取折数。
你可以使用数据中的一列作为折列，通过在makeClassifTask中使用blocking参数。从帮助文档中可以看到：
blocking: [‘factor’]
一个与观测值数量相同长度的可选因子。具有相同阻塞级别的观测值“属于同一组”。具体来说，它们在重抽样迭代期间要么全部被放入训练集，要么全部被放入测试集。默认值为‘NULL’，表示没有阻塞。
