改写以下代码，使其计算排除误报后的整体准确率：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);

以下是计算排除误报后的整体准确率的改写代码：

total_acc = sum((testYreal_out == testYreal) & (testYreal ~= 0)) / sum((testYreal ~= 0) & ((testYreal_out == testYreal) | (testYreal_out == 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。与计算整体准确率的代码相比，该代码增加了一个条件判断，即只有在预测正确或预测为0的情况下才算作正确结果，从而排除了误报的影响。

相关问题

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。

改写以下代码，使其计算准确率时将误报计算为非有效诊断：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);

以下是将误报计算为非有效诊断的改写代码：

total_diagnosis = sum(testYreal==1) + sum(testYreal==2) + sum(testYreal==3) + sum(testYreal==4)
correct_diagnosis = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1) + sum(testYreal_out==2 & testYreal==2) + sum(testYreal_out==3 & testYreal==3) + sum(testYreal_out==4 & testYreal==4)
false_positives = sum(testYreal_out==1 & testYreal~=1) + sum(testYreal_out==2 & testYreal~=2) + sum(testYreal_out==3 & testYreal~=3) + sum(testYreal_out==4 & testYreal~=4)

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

accuracy = correct_diagnosis/total_diagnosis
false_alarm_rate = false_positives/(total_diagnosis - sum(testYreal==1 & testYreal_out~=1 & testYreal_out~=2 & testYreal_out~=3 & testYreal_out~=4))