model_cross2<- glm(vote ~ selfLR+ClinLR+DoleLR+PID+selfLR*ClinLR+selfLR*DoleLR, data = data, family = "binomial")如何利用10折交叉验证的方法计算该模型的预测准确率，auc值，roc曲线

首先，我们需要将数据集划分为10个互斥的子集，可以使用函数`createDataPartition()`或`sample()`进行随机划分。然后，对于每个子集，在剩余9个子集上训练模型，并在该子集上进行测试，得出预测准确率和AUC值。最后，将10次测试结果的平均值作为最终的预测准确率和AUC值。

以下是一个可能的代码实现：

library(pROC)

# 划分数据集为10个子集
set.seed(123)
folds <- createFolds(data$vote, k = 10, list = TRUE)

# 定义交叉验证函数
cv <- function(data, folds) {
  acc <- numeric(length(folds))
  auc <- numeric(length(folds))
  for (i in seq_along(folds)) {
    # 划分训练集和测试集
    train <- data[-folds[[i]], ]
    test <- data[folds[[i]], ]
    # 训练模型
    model <- glm(vote ~ selfLR+ClinLR+DoleLR+PID+selfLR*ClinLR+selfLR*DoleLR, data = train, family = "binomial")
    # 预测测试集
    pred <- predict(model, test, type = "response")
    # 计算预测准确率
    acc[i] <- mean(ifelse(pred > 0.5, 1, 0) == test$vote)
    # 计算AUC值
    auc[i] <- roc(test$vote, pred)$auc
  }
  # 返回预测准确率和AUC值的平均值
  return(list(acc = mean(acc), auc = mean(auc)))
}

# 进行交叉验证
results <- cv(data, folds)

# 输出结果
cat("预测准确率：", round(results$acc, 4), "\n")
cat("AUC值：", round(results$auc, 4), "\n")

# 绘制ROC曲线
plot(roc(data$vote, predict(model_cross2, type = "response")), col = "blue")

注意，上述代码中的`pROC`包提供了计算AUC值和绘制ROC曲线的函数。如果没有安装该包，可以使用以下命令进行安装：

install.packages("pROC")