改写以下代码，使其能够实现“准确率 = （真阳性数 + 真阴性数）/ 总样本数”的功能：[~,trainYreal_out] = max(trainY_out'); trainYreal_out = trainYreal_out'; % 计算四种故障类型的准确率 accTrain1 = sum(trainYreal_out==trainYreal & trainYreal==1)/sum(trainYreal==1); accTrain2 = sum(trainYreal_out==trainYreal & trainYreal==2)/sum(trainYreal==2); accTrain3 = sum(trainYreal_out==trainYreal & trainYreal==3)/sum(trainYreal==3); accTrain4 = sum(trainYreal_out==trainYreal & trainYreal==4)/sum(trainYreal==4);

下面是改写后的代码，实现了“准确率 = （真阳性数 + 真阴性数）/ 总样本数”的功能：

% 计算真阳性数和真阴性数
tp = sum(trainYreal_out == trainYreal & trainYreal_out == 1); % 第一类故障
tn = sum(trainYreal_out == trainYreal & trainYreal_out ~= 1); % 非第一类故障（包括正确诊断为非故障）
total = length(trainYreal);

% 计算准确率
accuracy = (tp + tn) / total;
fprintf('准确率为：%.2f%%\n', accuracy * 100);

在这个例子中，我们首先计算真阳性数和真阴性数。真阳性数是指预测为第一类故障且实际也为第一类故障的样本数，真阴性数是指预测为非第一类故障且实际也为非第一类故障的样本数。我们将这两个值相加并除以总样本数，得到准确率。最后，我们使用 `fprintf` 函数将准确率输出到控制台。注意，这里只计算了第一类故障的准确率，如果需要计算其他类别的准确率，可以按照相同的方式进行计算。