NameError: name 'plot_roc_curve' is not defined

NameError: name 'plot_roc_curve' is not defined是一个常见的错误，它表示在当前的代码环境中找不到名为'plot_roc_curve'的函数或变量。这通常是由于以下几种情况导致的：

1. 未导入必要的库或模块：如果使用了plot_roc_curve函数，但没有导入包含该函数的库或模块，就会出现该错误。你需要确保在使用该函数之前正确导入了相应的库。

2. 函数或变量名拼写错误：请检查你是否正确拼写了'plot_roc_curve'。Python对大小写敏感，所以确保大小写匹配。

3. 函数或变量未定义：如果你确信已经导入了正确的库或模块，并且拼写也没有问题，那么可能是因为该函数或变量确实未定义。这可能是因为你没有正确安装相关的库或模块，或者该函数或变量在你的代码中不存在。

解决该错误的方法包括：
- 确保导入了正确的库或模块，并且拼写正确。
- 检查函数或变量是否在导入的库或模块中定义。
- 如果需要，安装缺少的库或模块。

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NameError: name 'plot_decision_boundary' is not defined

`NameError: name 'plot_decision_boundary' is not defined` 是Python编程中常见的错误提示，它表示你在当前的代码环境中找不到名为 `plot_decision_boundary` 的函数或变量。这个函数通常用于可视化机器学习模型的决策边界，比如在支持向量机（SVM）或神经网络分类之后。这可能是因为：

1. 你还没有导入包含这个函数的库，例如`sklearn.metrics.plot_decision_boundaries`。
2. 如果这是一个自定义函数，可能你忘记在当前作用域内定义它。
3. 函数名拼写错误或大小写不符。

要解决这个问题，你需要检查以下几个步骤：
1. 确保你已经导入了正确的库，并且该库提供 `plot_decision_boundary` 这个函数。
2. 检查函数定义是否正确，包括名称、位置以及依赖的参数。
3. 如果是自定义函数，确保它在调用之前已经被定义。

如果你正在使用的代码示例里，可以尝试添加类似下面的代码来解决这个问题：

from sklearn import datasets
# ...其他导入...
if "plot_decision_boundary" in dir(some_module):  # 检查模块是否定义了这个函数
    plot_function = getattr(some_module, 'plot_decision_boundary')
else:
    print("plot_decision_boundary未定义，请确认已导入并正确命名")

NameError: name 'plot_acf' is not defined

`NameError: name 'plot_acf' is not defined` 错误可能是由于未正确导入需要的库而引起的。在这种情况下，您需要导入 `plot_acf` 和 `plot_pacf` 函数所在的库 `statsmodels.graphics.tsaplots`。

请尝试以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 计算自相关图
plot_acf(data, lags=30)
plt.show()

# 计算偏相关图
plot_pacf(data, lags=30)
plt.show()

如果您的问题仍然存在，请提供更多代码和错误信息，以便我更好地帮助您。