fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)输入这个代码之后报错：NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_40560/3004801064.py in <module> ----> 1 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score) NameError: name 'roc_curve' is not defined

这个错误是因为在代码中使用了未定义的函数 `roc_curve`。请确保在代码中导入了 `sklearn.metrics` 模块，因为 `roc_curve` 函数属于这个模块。你可以在代码开头添加以下语句导入这个模块：

from sklearn.metrics import roc_curve

这样就可以使用 `roc_curve` 函数计算 ROC 曲线的相关参数了。

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输入fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)这个代码之后报错：NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_40560/3004801064.py in <module> ----> 1 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score) NameError: name 'y_true' is not defined

这个错误是因为在代码中使用了未定义的变量 `y_true`。在计算 ROC 曲线的时候，你需要将模型预测结果和真实标签作为输入，分别存储在 `y_score` 和 `y_true` 变量中。因此，你需要确保在代码中定义了这两个变量，并且它们的长度相同。

例如，如果你的测试数据集中有 100 个样本，你可以使用以下代码定义 `y_true` 和 `y_score` 变量：

# 假设 y_true 是一个长度为 100 的数组，存储了真实标签
# y_score 是一个长度为 100 的数组，存储了模型预测结果
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, ...]
y_score = [0.2, 0.8, 0.7, 0.3, 0.9, 0.1, 0.4, 0.6, 0.7, 0.2, ...]

请注意，`y_true` 中的元素应该是标签的真实值，例如 0 或 1，而 `y_score` 中的元素应该是模型对于每个样本属于正类的概率（或者可以是其他一些分数，例如决策函数的值）。只有这样，才能正确地计算出 ROC 曲线的参数。

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary[:,0], y_pred)报错 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary[:,0], y_pred) IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

这个错误通常是由于 `y_test_binary` 参数的维度不正确导致的。根据错误提示，`y_test_binary` 是一个一维数组，但是你尝试使用 `y_test_binary[:,0]` 对其进行切片，这是不合法的。

`roc_curve` 函数需要接受两个一维数组，分别表示真实标签和预测标签的概率。你可以尝试检查一下 `y_test_binary` 的形状，并确保它是一个一维数组。如果不是，你可以使用 `numpy` 库中的 `ravel` 函数将其转换为一维数组。例如：

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve

y_test_binary = np.ravel(y_test_binary)  # 将 y_test_binary 转换为一维数组
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test_binary, y_pred)

另外，你还需要确保 `y_pred` 参数的形状与 `y_test_binary` 相同，即它们包含相同数量的元素。