问题描述
我感兴趣的是根据各种度量来优化具有3个（或更多）类的多项式回归模型的预测。
对于两类模型（逻辑回归），可以使用带有best.method="youden"或closest.topleft的coords函数在pROC软件包中完成。这将选择逻辑回归模型预测的成功概率阈值，该阈值将最大化特异性和敏感性（尤登），或者使ROC曲线中的点最接近欧几里德距离(1,1)（{{ 1}}）。
在三类（或更多类）的情况下，可以将敏感度+特异性概括为每个类别的敏感度类别上的总和。然后我们可以问，如果我们选择非参考类别的概率的权重向量，那么哪个权重向量将使该数量最大化？这组权重将在Youden索引的三（或更多）类情况下给出类似物。
我的问题是：
- 是否有实现此目标的R包和命令？如果没有，我会写一篇，但是我想确保我不会重复已经完成的工作。
- 如果没有，在此程序包中内置哪些其他功能会有用？例如，有可能找到确保灵敏度之一至少高于某个设定阈值的最佳权重集合。也可以找到
closest.topleft的类似物-给出最接近closest.topleft的灵敏度的一组权重，依此类推。此外，还可以包括一些绘图功能，例如，对于3类情况，是ROC曲线的3D版本，可以在三个轴上绘制三个灵敏度。
谢谢！
解决方法
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