NameError: name 'thresholds' isn't defined

NameError: 'thresholds' isn't defined 这是一个Python编程中常见的错误提示，表示你在程序中尝试访问或使用的变量'thresholds'并没有被事先声明或初始化。这通常发生在以下几个情况：

1. 变量名拼写错误：检查一下是否在使用变量时拼写错误，或者是大小写不符。
2. 变量作用域问题：可能这个变量是在某个函数、循环或其他代码块内部定义的，而在外部引用它时，由于作用域限制，找不到该变量。
3. 没有全局或局部定义：如果在一个函数内试图使用全局变量thresholds，需要确保它已经被global关键字声明为全局。

要解决这个问题，你需要找到并确保'requests'变量已经定义，并且在使用它的上下文中是可见的。例如：

thresholds = [50, 75]  # 假设这是阈值列表

def process_data():
    if thresholds:  # 确保阈值存在
        for threshold in thresholds:
            # 执行相关操作

process_data()

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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。