недостаточно четких прогнозов для вычисления площади под roc

Я пытаюсь вычислить AUC, используя auc(roc(predictions, labels)), где labels — числовой вектор из 1 (x15) и 0 (x500), а predictions — числовой вектор с вероятностями, полученными из glm [бинома]. Это должно быть очень просто, но auc(roc(predictions, labels)) выдает сообщение об ошибке "Недостаточно различных прогнозов для вычисления площади под кривой ROC". Должно быть, я делаю что-то глупое, но не могу понять что. Не могли бы вы?

Код

library(AUC)
#read the data, that come from a previous process of a species distribution modelling
prob<-read.csv("prob.csv")
labels<-read.csv("labels.csv")
#prob is
#labels is

roc(prob,labels)

#Gives the error (that I'm NOT interest in)
Error in `[.data.frame`(predictions, pred.order) : undefined columns selected
In addition: Warning messages:
1: In is.na(x) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'NULL'
2: In is.na(e2) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'NULL'
3: In is.na(e2) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'NULL'

#I change the format to numeric vector
prob<-as.numeric(prob[,2])
labels<-as.numeric(labels[,2])
#Verify it is a vector numeric
class(prob)
[1] "numeric"
class(labels)
[1] "numeric"

#call the roc functoin
roc(prob,labels)

Error in roc(modbrapred, pbbra) : # THIS is the error I0m interested in
  Not enough distinct predictions to compute area under the ROC curve.
In addition: Warning messages:
1: In is.na(x) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'NULL'
2: In is.na(e2) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'NULL'
3: In is.na(e2) : is.na() applied to non-(list or vector) of type 'NULL'    

Data is as follows

labels.csv
"","x"
"1",1
"2",1
"3",1
"4",1
"5",1
"6",1
...
"164",1
"165",1
"166",0
"167",0
"168",0
"169",0
"170",0
"171",0
"172",0 
...
"665",0

prob.csv
"","x"
"1",0.977465874525236
"2",0.989692657762578
"3",0.989692657762578
"4",0.988038430564019
"5",0.443188602491041
"6",0.409732585195485
...
"164",0.988607910625475
"165",0.986296936078692
"166",7.13529696560611e-05
"167",0.000419255989134081
"168",0.00295825183558019
"169",0.00182941235784709
"170",4.85601026999172e-09
"171",0.000953106471289961
"172",1.70252014430306e-05
...
"665",8.13413358866349e-08