在mlr3中，有几个主要的包和库，它们之间存在一些依赖关系。以下是它们之间的关系：

1. mlr3：mlr3是一个机器学习框架，提供了许多机器学习算法和工具。它是整个mlr3生态系统的核心。

2. mlr3base：mlr3base是mlr3的一个扩展包，提供了一些基本的机器学习算法和数据预处理工具。

3. mlr3learners：mlr3learners是一个扩展包，提供了更多的机器学习算法。它依赖于mlr3base和其他一些包。

4. mlr3tuning：mlr3tuning是一个用于超参数调优的包。它依赖于mlr3base和其他一些包。

5. mlr3pipelines：mlr3pipelines是一个用于构建机器学习流水线的包。它依赖于mlr3base和其他一些包。

下面是一个示例代码，展示了如何使用mlr3及其相关的包：

library(mlr3)
library(mlr3base)
library(mlr3learners)
library(mlr3tuning)
library(mlr3pipelines)

# 创建一个任务
task = mlr_tasks$get("iris")

# 创建一个学习者
learner = mlr_learners$get("classif.rpart")

# 创建一个超参数调优器
tuner = mlr_tuners$get("random_search")

# 创建一个流水线
pipeline = mlr_pipeops$get("learner", learner) %>>%
  mlr_pipeops$get("scale")

# 定义一个评估指标
measure = mlr_measures$get("classif.ce")

# 创建一个学习者评估器
learner_eval = mlr_resample$instantiate(task, learner, measure)

# 运行超参数调优
tuned_learner = tuner$optimize(task, learner_eval)

# 训练和评估调优后的学习者
result = learner_eval$train(task, tuned_learner)

在这个示例中，我们首先加载了所需的包。然后，我们创建了一个任务，使用mlr_tasks$get()函数来获取一个任务对象。接下来，我们创建了一个学习者对象，使用mlr_learners$get()函数来获取一个学习者对象。然后，我们创建了一个超参数调优器对象，使用mlr_tuners$get()函数来获取一个超参数调优器对象。我们还创建了一个流水线对象，使用mlr_pipeops$get()函数来获取一个流水线对象，并将学习者和数据预处理操作连接起来。然后，我们定义了一个评估指标对象，使用mlr_measures$get()函数来获取一个评估指标对象。接下来，我们创建了一个学习者评估器对象，使用mlr_resample$instantiate()函数来实例化一个学习者评估器对象。最后，我们使用超参数调优器对象的optimize()方法来运行超参数调优，并使用学习者评估器对象的train()方法来训练和评估调优后的学习者。

这只是一个示例，mlr3还有许多其他功能和用法。你可以参考mlr3的官方文档以获取更多详细信息。