r - バイナリ分類で auc の特定のセグメントを調整する方法 (mlr を使用)?

Question

ROC 曲線の特定のセグメントを最適化したいので、チューニング プロセスで AUC の一部のみを最適化します。それはmlrパッケージで利用できますか、その目的に適した別のメジャーはありますか、それとも新しいメジャーオブジェクトを作成する必要がありますか? 後者が本当なら、どうすればそれを行うことができますか?

測定値として通常の AUC を使用した例:

library(mlr)
Species = sample(c("yes","no"), size=150, replace=T)
data_binom = data.frame(x1=(Species=="yes")+rnorm(150,1,4), 
                        x2=(Species=="no")+rnorm(150,0,9), Species)
learner = makeLearner("classif.rpart", predict.type = "prob")
task = makeClassifTask(data=data_binom, target="Species", 
                       positive="yes")
task = subsetTask(task, subset=sample(1:150, size=100))
param = makeParamSet(makeNumericParam("cp", lower=0.00001, upper=.1))
control = makeTuneControlGrid(resolution=10L)
tuneParams(learner=learner, task=task, resampling=cv10, measures=auc, 
           par.set=param, control = control)