Medir AUC

En este ejercicio, vas a calcular el AUC de tus modelos de predicción de churn para identificar el mejor. Usa la función auc() del paquete pROC. La función tiene dos argumentos:

1. La etiqueta real de churn en el conjunto de prueba, test_set$Future.
2. La predicción del modelo:
   a. Para regresión logística, es la predicción obtenida con la función predict.
   b. Para random forest, es la segunda columna de la predicción obtenida con la función predict.

Los objetos firstPredictions, secondPredictions, thirdPredictions y rfPredictions ya están cargados.

¿Qué modelo tiene el valor de AUC más alto?