回归模型评估，包括TN，FN，TP，FP，SE，SP，SP，MCC，AUC，F1的代码

回归模型评估通常是指在预测问题中，对于连续型的因变量预测结果的准确性进行评估。但是在你提到的术语中（TN，FN，TP，FP，SE，SP，MCC，AUC，F1），大部分是用于分类问题的评估指标。TN（True Negative），FN（False Negative），TP（True Positive），FP（False Positive）是二分类问题的混淆矩阵元素，用于衡量模型的分类效果。SE（敏感性），SP（特异性）也是分类问题的评价指标，分别对应于召回率（Recall）和特异性（Specificity）。MCC（Matthews correlation coefficient）是二分类问题的综合指标，AUC（Area Under the Curve）是ROC曲线下的面积，用于衡量模型的分类能力。F1是精确率（Precision）和召回率的调和平均数，也是分类问题的一个重要指标。

回归模型通常使用不同的指标来评估，如均方误差（MSE），均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），决定系数（R²）等。这些指标衡量的是预测值与实际值之间的偏差大小。

如果你需要的是分类问题中这些指标的代码示例，可以使用Python的scikit-learn库来计算这些指标。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score, matthews_corrcoef

# 假设y_true是真实的标签，y_pred是模型预测的标签
y_true = [1, 0, 0, 1, 1]
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0]

# 计算混淆矩阵
tn, fn, tp, fp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()

# 计算敏感性和特异性
se = recall_score(y_true, y_pred)  # 敏感性通常等于召回率
sp = specificity_score(y_true, y_pred)  # scikit-learn中没有直接计算特异性的函数，需要手动计算

# 计算MCC
mcc = matthews_corrcoef(y_true, y_pred)

# 计算AUC
# 对于二分类问题，需要提供正类的概率预测值
from sklearn.preprocessing import label_binarize
from sklearn.metrics import roc_auc_score
y_score = label_binarize(y_pred, classes=[0, 1])
auc = roc_auc_score(y_true, y_score)

# 计算F1
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

# 打印结果
print(f"TN: {tn}, FN: {fn}, TP: {tp}, FP: {fp}")
print(f"SE (Recall): {se}")
print(f"SP: {sp}")
print(f"MCC: {mcc}")
print(f"AUC: {auc}")
print(f"F1: {f1}")

在上述代码中，`specificity_score`函数在scikit-learn中并不存在，因此需要手动计算特异性，即FP/(FP+TN)。

对于回归问题的评估，可以使用如下代码：

from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

# 假设y_true是真实的连续值，y_pred是模型预测的连续值
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.1, 2.1, 2.9, 4.1, 4.9]

# 计算均方误差（MSE）
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

# 计算均方根误差（RMSE）
rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)

# 计算平均绝对误差（MAE）
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)

# 计算决定系数（R²）
r2 = r2_score(y_true, y_pred)

# 打印结果
print(f"MSE: {mse}")
print(f"RMSE: {rmse}")
print(f"MAE: {mae}")
print(f"R²: {r2}")