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我正在计算一个使用函数（包）"ROC"作为度量的 SVM-RFE 模型。据我所知，该算法使用包的函数及其预定义的参数来优化 AUC 值。但是，我想将参数设置为，而不是因为在某些情况下，结果平均 AUC 是反向计算的（我的数据不是很好......）。此处的答案中解释了此问题：使用 ROCR 和 pROC (R) 计算平均 AUC 的差异rfecaretrferocpROCdirection"<""auto"

如何roc在rfe计算中更改函数的默认参数值？

我试过这个简单的选项，但它不起作用：

svmRFE_NG3 <- rfe(x = TAll[,2:50],
               y = TAll[,1],
               sizes = seq(1,42),
               metric = "ROC",
               levels = c("BREAST","LUNG"),
               direction = "<",
               rfeControl = FSctrl,
               ## Options to train()
               method = "svmLinear",
               tuneLength = 10,
               preProc = c("center", "scale"),
               ## Inner resampling process
               trControl = TRctrl)
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我查看了 caret 的源代码，目前似乎不太可能。参数不会传递给对roc函数的调用。

我建议在包的 github 存储库上提交增强请求。维护者 Max Kuhn 的响应速度非常快，您很有可能在未来的版本中看到它的实现。

于 2016-05-24T17:27:46.603 回答