叠加模型上的ROCR曲线

我正在做一个叠加模型，我想用ROCR库找到它的ROC曲线和RAUC（曲线下的接收器区域） 但不幸的是，roc曲线显示了一个奇怪的图形 这是到目前为止的代码

 library(caretEnsemble)
control <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats=3, savePredictions=TRUE, 
classProbs=TRUE,preProc=c("center","scale"))
algorithmList <- c( 'rpart', 'knn', 'nb')
set.seed(seed)
models <- caretList(Revenue~., data=training, trControl=control, methodList=algorithmList)
results <- resamples(models)
summary(results)
dotplot(results)
bwplot(results)

将模型与最佳相关性相结合

set.seed(seed)
stack.glm <- caretStack(models, method="knn", metric="Accuracy", trControl=stackControl)
print(stack.glm)

set.seed（种子）
stack.glm如果您试图获得ROC曲线图，我认为您需要在调用
performance
时指定一个不同的度量值。请参阅文档中关于该函数（）的第一个示例。如果您试图绘制ROC曲线，我认为您需要在调用
performance
时指定一个不同的度量值。请参见文档中该函数（）的第一个示例。
set.seed(seed)
stack.glm <- caretStack(models, method="knn", metric="Accuracy", trControl=stackControl)
print(stack.glm)

library(ROCR)
lda.model <- predict(stack.glm,newdata = testing,type = 'prob')
lda.pre <- prediction(as.numeric(lda.model),as.numeric( testing$Revenue))
evl1 <- performance(lda.pre,"acc")
plot(evl1)