SVM使用一对一策略多分类，进行网格搜索参数寻优，绘制混淆矩阵，并输出tn, fp, fn, tp

好的，针对您的问题，我来解答。首先，SVM使用一对一策略进行多分类，就是将每两个类别之间训练一个SVM模型，然后利用这些模型进行分类预测。接下来，网格搜索参数寻优是指在一定范围内对SVM的参数进行组合，然后训练多个模型，最终选取表现最好的模型作为最终模型。混淆矩阵是用于评估分类器性能的一种矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别。tn表示真实为负类别，预测为负类别的数量；fp表示真实为负类别，预测为正类别的数量；fn表示真实为正类别，预测为负类别的数量；tp表示真实为正类别，预测为正类别的数量。

关于输出tn, fp, fn, tp，需要先加载相关的库和数据，然后利用训练好的SVM模型进行预测，最后计算混淆矩阵即可。这里给出一个示例代码：

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# 训练SVM模型
model = svm.SVC(kernel='linear', C=0.1)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

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

# 输出tn, fp, fn, tp
print('tn:', tn)
print('fp:', fp)
print('fn:', fn)
print('tp:', tp)

需要注意的是，这里的数据集是鸢尾花数据集，SVM模型采用线性核函数，C参数为0.1，您需要根据具体情况进行调整。另外，这里的输出结果仅仅是示例，您还需要根据实际情况进行处理。