accuracy_DNN = (TP_DNN + TN_DNN) / (TP_DNN + TN_DNN + FP_DNN + FN_DNN) print("Accuracy_DNN: ", accuracy_DNN) 增加一个固定阈值为0.5的代码

这个表达式是计算二分类（通常涉及机器学习中的预测模型，如DNN，即深度神经网络）中模型的准确率（Accuracy）。其中：

- TP (True Positive): 真正例，预测为正且实际为正的样本数。
- TN (True Negative): 真负例，预测为负且实际为负的样本数。
- FP (False Positive): 假正例，预测为正但实际为负的样本数。
- FN (False Negative): 假负例，预测为负但实际为正的样本数。

公式 `(TP_DNN + TN_DNN) / (TP_DNN + TN_DNN + FP_DNN + FN_DNN)` 就是将正确预测（TP和TN）的总数除以所有预测总数（包括正确和错误预测），得到分类器在给定数据集上的准确率。

为了增加一个固定的阈值为0.5（通常用于二元分类问题中的概率阈值决策），我们通常会这样操作：

1. 对于模型输出的概率或预测概率进行比较。如果预测概率大于等于0.5，我们可以将其分类为正例（例如1），否则为负例（例如0）。
2. 计算新的TP、TN、FP和FN，基于新的分类标准。

这是一个示例代码片段：

# 假设model_output是DNN模型的输出概率列表
threshold = 0.5
new_predictions = [1 if prob >= threshold else 0 for prob in model_output]

# 更新计数
TP_new = sum([1 for pred, actual in zip(new_predictions, labels) if pred == 1 and actual == 1])
TN_new = sum([1 for pred, actual in zip(new_predictions, labels) if pred == 0 and actual == 0])
FP_new = sum([1 for pred, actual in zip(new_predictions, labels) if pred == 1 and actual == 0])
FN_new = sum([1 for pred, actual in zip(new_predictions, labels) if pred == 0 and actual == 1])

# 新的精度计算
accuracy_DNN_thresholded = (TP_new + TN_new) / (TP_new + TN_new + FP_new + FN_new)

print(f"Accuracy with 0.5 threshold: {accuracy_DNN_thresholded}")

这里`labels`是对应的实际标签列表，`model_output`是模型预测的概率输出。这个新精度值就是基于0.5阈值后的模型性能。