给我写一个采用PICP、PINAW、SCORE 、SKILL SCORE、区间覆盖率、区间宽度来评价区间预测的代码

好的，以下是一个简单的使用PICP、PINAW、SCORE、SKILL SCORE、区间覆盖率和区间宽度来评价区间预测的 Python 代码：

import numpy as np

def calculate_metrics(y_true, y_pred, alpha):
    """
    计算区间预测的评价指标

    参数:
        y_true: 真实值，shape为(n_samples,)
        y_pred: 区间预测值，shape为(n_samples, 2)
        alpha: 置信水平，取值范围为(0, 1)

    返回:
        PICP: 区间预测置信度，float
        PINAW: 区间预测置信区间宽度，float
        SCORE: 区间预测得分，float
        SKILL_SCORE: 区间预测技能得分，float
        COVERAGE: 区间覆盖率，float
        WIDTH: 区间宽度，float
    """
    lower_bound = y_pred[:, 0]
    upper_bound = y_pred[:, 1]
    n_samples = len(y_true)

    # 计算PICP
    in_interval = np.logical_and(y_true >= lower_bound, y_true <= upper_bound)
    PICP = np.sum(in_interval) / n_samples

    # 计算PINAW
    PINAW = np.mean(upper_bound - lower_bound)

    # 计算SCORE
    score = np.zeros(n_samples)
    for i in range(n_samples):
        if y_true[i] < lower_bound[i]:
            score[i] = 2 * (lower_bound[i] - y_true[i]) / (upper_bound[i] - lower_bound[i])
        elif y_true[i] > upper_bound[i]:
            score[i] = 2 * (y_true[i] - upper_bound[i]) / (upper_bound[i] - lower_bound[i])
        else:
            score[i] = 0
    SCORE = np.mean(score)

    # 计算SKILL_SCORE
    skill_score = np.zeros(n_samples)
    for i in range(n_samples):
        if y_true[i] < lower_bound[i] or y_true[i] > upper_bound[i]:
            skill_score[i] = -1
        else:
            skill_score[i] = 2 * (upper_bound[i] - lower_bound[i]) / (upper_bound[i] - lower_bound[i] + (y_pred[i, 0] - y_true[i]) ** 2 + (y_true[i] - y_pred[i, 1]) ** 2)
    SKILL_SCORE = np.mean(skill_score)

    # 计算COVERAGE
    COVERAGE = np.sum(upper_bound - lower_bound) / n_samples

    # 计算WIDTH
    WIDTH = np.mean(upper_bound - lower_bound)

    return PICP, PINAW, SCORE, SKILL_SCORE, COVERAGE, WIDTH

其中，`y_true` 为真实值，`y_pred` 为区间预测值，为了方便起见，这里将区间预测值表示为一个形状为 `(n_samples, 2)` 的数组，其中第一列为下界，第二列为上界。`alpha` 为置信水平。

这段代码返回六个评价指标：`PICP` 表示区间预测的置信度，即真实值落在预测区间内的比例；`PINAW` 表示区间预测的置信区间宽度，即预测区间的平均宽度；`SCORE` 表示区间预测的得分，用于衡量预测区间是否覆盖了真实值；`SKILL_SCORE` 表示区间预测的技能得分，用于衡量预测区间的准确性；`COVERAGE` 表示区间覆盖率，即预测区间的总宽度；`WIDTH` 表示区间宽度，即预测区间的平均宽度。