CV-AUC：在R中为交叉验证的AUC估算计算高效置信区间

简介：
本文介绍了一种用于R语言中的方法，旨在为机器学习模型的交叉验证AUC值提供高效的置信区间估计，提高评估精度和效率。 联合会的cvAUC R软件包提供了一种有效的方法来估计ROC曲线（AUC）下交叉验证面积的置信区间或方差。在二元分类问题中，这种方法通常用于评估预测模型的表现，并且常常与交叉验证结合使用以衡量结果如何推广到独立的数据集上。 为了评价交叉验证的AUC估计的质量，我们需要获得其方差的估算值。对于大规模数据集而言，生成单个性能估测的过程可能会非常耗时。此外，在相对较小的数据集中应用复杂的预测方法进行模型验证时，即使进行多次交叉验证也会消耗大量计算资源。因此，在许多实际情况下，直接通过常规方式来估计这种方差在计算上是不可行的。 作为替代方案，可以采用基于影响曲线的方法来进行更为高效地估算交叉验证AUC的方差。该软件包的主要功能包括ci.cvAUC和ci.pooled.cvAUC函数，它们能够报告交叉验证的AUC值，并分别通过不同方法来计算其置信区间。