Как построить кривую ROC для предсказания случайного леса классификации в R?

Это, наверное, простой вопрос, но я застрял на нем целую вечность. Я построил классификационную модель случайного леса, чтобы предсказать классификации моего тестового набора, и прикрепил результат к моему кадру данных следующим образом.

RandomTree <- randomForest(as.factor(OutcomeVariable) ~ ., data=TrainSet, ntree=30 , 
importance=TRUE, samplesize=c(5195,5195))
Prediction<-predict(RandomTree, TestSet, type="response")
TestSet$Prediction<-Prediction

Я хочу попытаться создать кривую ROC и рассчитать AUC на ее основе. Я понимаю, что прогнозы классификации необходимо преобразовать в вероятности, однако я не знаю, как это сделать. Причина этого в том, что я могу сравнить результаты моего случайного леса с логистической регрессией, которую я также смоделировал. Мне удалось получить кривую ROC из моей логистической регрессии.

Любая помощь приветствуется. Спасибо