Выход настройки параметров нет данных

Я новичок в настройке параметров с помощью пакета mlr. Недавно я попробовал это с алгоритмом xgboost в задаче двоичной классификации. Натренированной точности у меня не получилось, только NA. После раунда Google я не смог отладить свой код. Не могли бы вы дать мне несколько советов, пожалуйста?

Вот воспроизводимый пример с использованием данных mtcars в базе R:

    library(mlr)
    library(parallelMap)
    mtcars
    set.seed(1)
    train.index=sample(nrow(mtcars),nrow(mtcars)*0.7)
    train=mtcars[train.index,]
    test=mtcars[-train.index,]
    list(dim(train),dim(test))

    # set the tuning
    tune.dat=train[,c('mpg','cyl','disp','wt','vs','am')]
    traintask=makeClassifTask(data=tune.dat,target='am')
    learner=makeLearner('classif.xgboost',predict.type='response',nrounds=300,nthread=2)
    prange=makeParamSet(
    makeNumericParam('eta',lower=0.01,upper=0.3),
    makeNumericParam('max_depth',lower=2,upper=10),
    makeNumericParam('subsample',lower=0.4,upper=0.8),
    makeNumericParam('colsample_bytree',lower=0.4,upper=0.8)
    )
    ctrl=makeTuneControlRandom(maxit=50)
    rdesc=makeResampleDesc('CV',iters=4)
    parallelStartMulticore(2)

    # tune
    mytune=tuneParams(learner=learner,task=traintask,par.set=prange,control=ctrl,resampling=rdesc)
    mytune$y

результатом должно быть число, а не NA