Como prever em um novo conjunto de dados usando o pacote caretEnsemble no R?

Atualmente estou usandocaretEnsemble pacote em R para combinar vários modelos treinados em circunflexo. Eu tenho a lista dos modelos finais treinados (digamosmodel_list) usandocaretList função do mesmo pacote a seguir.

    model_list <- caretList(
    x = input_predictors, 
    y = input_labels, 
    metric = 'Accuracy',
    tuneList = list(
        randomForestModel =   caretModelSpec(method='rf', 
                                             tuneLength=1, 
                                             preProcess=c('BoxCox', 'center', 'scale')), 
        ldaModel = caretModelSpec(method='lda', 
                                  tuneLength=1, 
                                  preProcess=c('BoxCox', 'center', 'scale')),
        logisticRegressionModel =  caretModelSpec(method='glm', 
                                                  tuneLength=1, 
                                                  preProcess=c('BoxCox', 'center', 'scale'))
    ), 
    trControl = myTrainControl
)

O objeto de controle do trem que forneci foi o seguinte:

    myTrainControl = trainControl(method = "cv", 
                              number = 10, 
                              index=createResample(training_input_data$retinopathy, 10),
                              savePredictions = TRUE, 
                              classProbs = TRUE, 
                              verboseIter = TRUE, 
                              summaryFunction = twoClassSummary)

Agora estou treinando nessas listas de modelos como:

ens <- caretEnsemble(model_list)

Aplicandosummary emens diz-me os modelos selecionados (demodel_list), a ponderação atribuída aos modelos selecionados, fora da amostraAUC valores para cada um dos modelos selecionados e, finalmente, na amostraAUC valores paraens.

Agora eu quero calcular o desempenho deens em outros dados de teste (para ter uma idéia sobre o desempenho fora da amostra). Como eu conseguiria isso?

Estou tentando isso como:

ensPredictions <- predict(ens, newdata = test_data)

mas está me dando um erro como:

Error in `[.data.frame`(out, , obsLevels, drop = FALSE) : 
  undefined columns selected