svm_c_index <- svm_perf(train$liver, predict(Y_svm, train), type = "rank") svm_c_index

这代码使用了`svm_perf`函数来计算SVM模型的C指数，其中`train$liver`是训练集的真实标签，`predict(Y_svm, train)`是SVM模型在训练集上的预测结果。具体来说，`svm_perf`函数使用的是一种类似于排名的方法来计算C指数，即将预测结果按照从高到低的顺序进行排列，然后计算对于每个正样本，有多少个负样本的预测值比它高，除以总的正负样本对数。以下是示例代码：

# 加载所需包
library(e1071)
library(performance)

# 加载数据集
data(iris)

# 将数据集分为训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex <- createDataPartition(iris$Species, p = .8, list = FALSE)
train <- iris[trainIndex, ]
test <- iris[-trainIndex, ]

# 训练SVM模型
model <- svm(Species ~ ., data = train, kernel = "radial")

# 在训练集上进行预测
Y_svm <- predict(model, train)

# 计算C指数
svm_c_index <- svm_perf(train$Species, predict(Y_svm, train), type = "rank")

需要注意的是，`svm_perf`函数需要先加载`e1071`和`performance`包。另外，由于`svm_perf`函数使用的是训练集的结果，因此在计算C指数时，需要使用训练集的真实标签和在训练集上的预测结果。