在 RFE 过程（插入符号）中更改 ROC 计算 (pROC) 的默认参数 - R

Question

我正在计算一个使用 "ROC" 作为度量的 SVM-RFE 模型，使用 rfe 函数（caret 包）。据我所知，rfe 算法使用pROC 包的roc 函数及其预定义参数来优化AUC 值。但是，我想将direction 参数设置为"<" 而不是"auto"，因为在某些情况下，得到的平均AUC 是反向计算的（我的数据不是很好......）。这个问题在这里的答案中有解释：Difference in average AUC computation using ROCR and pROC (R)

如何在rfe 计算中更改roc 函数的默认参数值？

我已经尝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)

Answer 1

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the github repository of the package 上提交增强请求。维护者 Max Kuhn 反应迅速，您很有可能在未来的版本中看到这一点。