如何求上面这个二分类代码的TN、TF、FN、FP值给出代码

假设你的二分类模型预测的结果为`y_pred`，真实标签为`y_true`，可以使用`sklearn.metrics`中的函数来计算TN、TF、FN、FP值。

首先需要导入相应的库：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

然后可以使用`confusion_matrix`函数来计算混淆矩阵：

tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()

其中，`ravel()`函数将混淆矩阵展平为一维数组，返回的四个值分别代表TN、FP、FN、TP。