NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_20004\2873698286.py in <module> 77 78 # 计算基因长度 ---> 79 gene_length = (input_layer_size * hidden_layer_size) + (output_layer_size * hidden_layer_size) + hidden_layer_size + output_layer_size 80 import numpy as np 81 import random NameError: name 'input_layer_size' 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`input_layer_size`。请确保在使用变量之前进行正确的定义和赋值。

根据你提供的代码片段，你需要确保在计算`gene_length`之前定义了`input_layer_size`、`hidden_layer_size`和`output_layer_size`这三个变量。你可以根据具体的情况为它们赋予合适的值。

例如，假设你想将`input_layer_size`设置为10，`hidden_layer_size`设置为20，`output_layer_size`设置为5，你可以在代码中添加以下行来定义这些变量：

input_layer_size = 10
hidden_layer_size = 20
output_layer_size = 5

请根据你的实际需求进行相应的定义，并确保在使用这些变量之前进行了正确的定义和赋值。

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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。

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。