如何计算R插入符号包中每个折叠的AUC？

我需要计算每个折叠的混淆矩阵和AUC。在R中使用插入符号包。 对于混淆矩阵，一切正常。但对于计算AUC，我有一个错误： 选择未定义的列 有没有其他方法来计算AUC

df$ximp<-df$ximp[sample(nrow(df$ximp)),]

#Create 5 equally size folds
folds <- cut(seq(1,nrow(df$ximp)),breaks=5,labels=FALSE)

#Perform 5fold cross validation - random forest
importance=list()
for(i in 1:5){
  #Segement your data by fold using the which() function 
  testIndexes <- which(folds==i,arr.ind=TRUE)
  testData <- df$ximp[testIndexes, ]
  trainData <- df$ximp[-testIndexes, ]
  rf_fit <- train(Vital_status ~ ., 
                  data = trainData, 
                  method = "ranger",
                  importance = 'permutation')
  pred=predict(rf_fit, testData,type="prob")
  paste("###### fold 1")
  print(confusionMatrix(pred, testData$Vital_status))
  a=varImp(rf_fit)
  importance[[i]] <- a
  auc(testData$Vital_status,as.numeric(pred[2]),direction="<", levels = levels(df$ximp$Vital_status))
  par(pty="s")
  roc(testData$Vital_status,as.numeric(pred),plot = TRUE,precent=TRUE,print.auc=TRUE,legacy.axes=TRUE,percent=TRUE,
      col="#4daf4a",main = paste("ROC of random forest fold",i))
}

---

df$ximpi如果您使用的是pROC软件包，请参阅如何使用
auc
，我怀疑您没有正确使用它