Python 代码错误: 使用未定义变量导致 FPR 和 TPR 计算错误

代码出错的原因是在函数中使用了未定义的变量。在函数中，'truelabels' 代表真实标签，'predictedvalues' 代表预测值，'num_samples' 代表样本数量，'j' 代表某个类别。在使用这些变量之前，需要先定义它们并传入函数中。

例如，在调用 calculate_fpr 函数时，需要将真实标签、预测值、样本数量和类别作为参数传入：

# 定义真实标签、预测值、样本数量和类别
truelabels = [0, 1, 1, 0, 1]
predictedvalues = [0, 1, 0, 0, 1]
num_samples = len(truelabels)
j = 1

# 调用函数并传入参数
fpr = calculate_fpr(truelabels, predictedvalues, num_samples, j)
print(fpr)

类似地，在调用 calculate_tpr 函数时，也需要将这些参数传入。

通过正确地定义变量并传入函数中，可以避免代码错误并正确计算 FPR 和 TPR。