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。

相关问题

改写以下代码，使其计算准确率时将误报作为无效诊断：accTest = sum(testYreal_out==testYreal)/length(testYreal);

以下是将误报作为无效诊断的改写代码：

accTest = sum((testYreal_out == testYreal) & (testYreal ~= -1)) / sum(testYreal ~= -1)

其中，testYreal_out是模型预测的结果，testYreal是真实标签，-1代表无效诊断或误报。代码中使用 & 运算符表示两个条件均需满足。与原代码相比，该代码增加了一个条件判断，即只有在预测正确或真实标签为有效诊断的情况下才算作正确结果，从而将误报作为无效诊断处理。

改写以下代码，使其计算4种故障准确率并分别排除误报：accTest = sum(test_simu==output_test)/length(output_test);

以下是修改后的代码，它计算4种故障准确率并分别排除误报：

% 计算4种故障准确率并分别排除误报
accTest = zeros(4,1);
for i = 1:4
    % 计算该种故障的准确率
    idx = (test_labels == i);
    accTest(i) = sum(test_simu(idx) == i) / sum(idx);
    % 排除误报
    idx = (test_simu == i & test_labels ~= i);
    accTest(i) = accTest(i) * sum(~idx) / length(test_labels);
end