如何在单个图上绘制随机forrest、决策树和logistic回归的ROC曲线

我想问一下，对于随机森林、决策树和逻辑回归，是否有任何方法可以在一张图上绘制ROC曲线？我使用了下面的函数，但不幸的是，对于random forrest和decision tree，auc与我使用单一ROC曲线的图形完全不同

glm.roc <- roc(response = tdf.test$C, predictor = as.numeric(pred))
DT.roc <-  roc(response = tdf.test$C, predictor = as.numeric(DTPred))
rf.roc <- roc(response = tdf.test$C, predictor = as.numeric(testPred))

plot(glm.roc,      legacy.axes = TRUE, print.auc.y = 1.0, print.auc = TRUE)
plot(DT.roc, col = "blue", add = TRUE, print.auc.y = 0.65, print.auc = TRUE)
plot(rf.roc, col = "red" , add = TRUE, print.auc.y = 0.85, print.auc = TRUE)
legend("bottom", c("Random Forest", "Decision Tree", "Logistic"),
       lty = c(1,1), lwd = c(2, 2), col = c("red", "blue", "black"), cex = 0.75)

glm.roc“auc完全不同”是什么意思？您的代码看起来是正确的，因此如果我们无法重现问题，则很难为您提供帮助。有关如何改进问题的提示，请参阅。