Error in boot.ci(roc_obj, type = "bca") : could not find function "boot.ci"

抱歉，我之前的回答有误。`boot.ci()`函数不是用于计算AUC的置信区间。对于R语言中的pROC包，它并没有内置的函数用于计算AUC的置信区间。

要计算AUC的置信区间，可以使用其他包，例如`ROCR`、`pROC`或`boot`。下面是使用`ROCR`包来计算AUC的置信区间的示例代码：

# 安装并加载ROCR包
install.packages("ROCR")
library(ROCR)

# 假设你有一个二分类模型，其中predictions是预测的概率或分数，labels是真实的类别标签
# 假设你已经将数据分为训练集和测试集，并在测试集上进行了预测

# 创建一个prediction对象
pred <- prediction(predictions, labels)

# 计算AUC
auc_value <- performance(pred, "auc")@y.values[[1]]

# 使用boot包来进行bootstrap方法估计
library(boot)
boot_obj <- boot(pred, function(data, i) performance(data[i, ], "auc")@y.values[[1]], R = 1000)
ci <- boot.ci(boot_obj, type = "bca")

# 打印AUC和置信区间
cat("AUC:", auc_value, "\n")
cat("95% Confidence Interval:", ci$bca[4], "-", ci$bca[5], "\n")

上述代码中，我们使用了`ROCR`包来创建一个`prediction`对象，并通过调用`performance()`函数计算AUC值。然后，使用`boot`包进行自助法（bootstrap）估计，通过定义自定义函数来计算每个bootstrap样本的AUC值。最后，使用`boot.ci()`函数来计算AUC的置信区间。

请确保你已经安装了`ROCR`和`boot`包，并将真实的类别标签和预测概率或分数替换为你自己的数据。