NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_34052/3610564743.py in <module> ----> 1 y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, ..., n_classes-1]) NameError: name 'n_classes' is not defined

这个错误是因为在代码中使用了一个未定义的变量 `n_classes`。这个变量应该是类别数，如果你之前没有定义过这个变量，可以尝试在代码中定义它，例如：

n_classes = 10 # 假设有10个类别
y_test_bin = label_binarize(y_test, classes=[0, 1, 2, ..., n_classes-1])

如果你已经定义了 `n_classes` 变量，那么可能是因为变量名拼写不正确或者作用域不正确等原因导致的错误。

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NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_16600/3820907558.py in <module> ----> 1 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true,y_sore) NameError: name 'roc_curve' is not defined

这个错误可能是因为你没有导入`roc_curve`函数。你可以使用以下代码导入：

from sklearn.metrics import roc_curve

然后，你可以将代码修改为：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 生成一些假数据
np.random.seed(0)
score = np.random.randn(100)
label = np.random.randint(2, size=100)

# 计算ROC曲线上的点
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(label, score)

# 计算AUC
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 可视化ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (AUC = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

注意，我还导入了`auc`函数来计算AUC值。

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。