改写以下代码，使其计算综合准确率：accTest1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1) / sum(testYreal==1 | testYreal_out==1 & testYreal~=testYreal_out); accTest2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal==2) / sum(testYreal==2 | testYreal_out==2 & testYreal~=testYreal_out); accTest3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal==3) / sum(testYreal==3 | testYreal_out==3 & testYreal~=testYreal_out); accTest4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal==4) / sum(testYreal==4 | testYreal_out==4 & testYreal~=testYreal_out);

以下是计算综合准确率的改写代码：

total_acc = sum((testYreal_out == testYreal) & (testYreal ~= 0)) / sum(testYreal ~= 0)

其中，testYreal_out是模型预测的结果，testYreal是真实标签，0代表标签缺失或无效。代码中使用 & 运算符表示两个条件均需满足，| 运算符表示两个条件满足其一即可。

相关问题

改写以下代码，使其计算准确率时分别排除误报：accTest1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1)/sum(testYreal==1); accTest2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal==2)/sum(testYreal==2); accTest3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal==3)/sum(testYreal==3); accTest4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal==4)/sum(testYreal==4);

以下是改写后的代码，它会分别计算每一类别的准确率，并且在计算准确率时排除误报：

accTest1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1) / sum(testYreal==1 | testYreal_out==1 & testYreal~=testYreal_out);
accTest2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal==2) / sum(testYreal==2 | testYreal_out==2 & testYreal~=testYreal_out);
accTest3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal==3) / sum(testYreal==3 | testYreal_out==3 & testYreal~=testYreal_out);
accTest4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal==4) / sum(testYreal==4 | testYreal_out==4 & testYreal~=testYreal_out);

在原来的代码基础上，我们加上了 `testYreal~=testYreal_out` 的判断条件，这个条件表示如果预测值与真实值不同，那么这个样本就是误报。通过排除误报，我们可以更准确地计算每一类别的准确率。

改写以下代码，使其计算准确率时分别将误报作为错误诊断：accTest1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1)/sum(testYreal==1); accTest2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal==2)/sum(testYreal==2); accTest3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal==3)/sum(testYreal==3); accTest4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal==4)/sum(testYreal==4);

下面是改写后的代码：

accTest1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1)/sum(testYreal==1);
accTest2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal==2)/sum(testYreal==2);
accTest3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal==3)/sum(testYreal==3);
accTest4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal==4)/sum(testYreal==4);

# 将误报作为错误诊断
accTest1_error = sum(testYreal_out!=1 & testYreal==1)/sum(testYreal==1);
accTest2_error = sum(testYreal_out!=2 & testYreal==2)/sum(testYreal==2);
accTest3_error = sum(testYreal_out!=3 & testYreal==3)/sum(testYreal==3);
accTest4_error = sum(testYreal_out!=4 & testYreal==4)/sum(testYreal==4);

这样修改后，除了计算每个类别的准确率，还会分别计算误报作为错误诊断的准确率，以更全面地评估模型的性能。