生成代码，要求用神经网络模型，对数据划分训练集，验证集，测试集，使用验证集对分类器进行调参，获取最优模型，对获得的模型，计算测试集上的Acc值，Precision值，Recall值，PR曲线，F1值，TPR值，FPR值，ROC曲线，AUC值，并对数据进行预处理。

好的，我来回答你的问题。

首先，对于生成代码的任务，可以使用一些基于神经网络的模型，如RNN、LSTM、GRU、Transformer等。对于数据的划分，可以使用sklearn库中的train_test_split函数来进行划分，一般建议将数据划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于训练模型，验证集用于调参，测试集用于测试模型的性能。

对于预处理，可以使用一些常见的数据处理方法，如归一化、标准化、缺失值处理等。可以使用sklearn库中的相应函数来进行处理。

接下来，需要使用验证集对分类器进行调参，获取最优模型。可以使用sklearn库中的GridSearchCV或RandomizedSearchCV函数来进行参数搜索和调优。

对于模型的评价指标，可以使用Accuracy、Precision、Recall、F1-score、AUC等指标进行评价。其中，Accuracy指标用于评价模型的整体分类性能，Precision和Recall指标用于评价模型的准确性和召回率，F1-score指标综合了Precision和Recall指标，用于评价模型的平衡性能，AUC指标用于评价模型在不同阈值下的性能表现。

最后，对于计算评价指标和绘制PR曲线、ROC曲线、可以使用sklearn库中的相关函数进行计算和绘制。

以上就是对于生成代码任务的基本流程和实现方法，希望可以帮到你。