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'; % 计算准确率 accTrain = sum(trainYreal_out==trainYreal)/length(trainYreal);

以下是改写后的代码，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); % 预测正确的样本数
total = length(trainYreal);

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

在这个例子中，我们只计算了预测正确的样本数（即真阳性数和真阴性数之和），然后将它除以总样本数，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，这里没有区分不同类别的故障，如果需要分别计算每个类别的准确率，可以按照前面的例子进行计算。

相关问题

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，并分别计算四种故障类型诊断准确率：% 对测试数据进行测试 [testErr,testY_out] = nntest(nn, testXn, testY); % 转为实际类别 [~,testYreal_out] = max(testY_out'); testYreal_out = testYreal_out'; % 计算准确率 accTest = sum(testYreal_out==testYreal)/length(testYreal);

以下是改写后的代码：

% 对测试数据进行测试
[testErr,testY_out] = nntest(nn, testXn, testY);

% 转为实际类别
[~,testYreal_out] = max(testY_out');
testYreal_out = testYreal_out';

% 计算准确率
true_positive = sum(testYreal_out == 1 & testYreal == 1);
true_negative = sum(testYreal_out == 0 & testYreal == 0);
accuracy = (true_positive + true_negative) / length(testYreal_out);

% 计算四种故障类型诊断准确率
fault1_accuracy = sum(testYreal_out == 1 & testYreal == 1) / sum(testYreal == 1);
fault2_accuracy = sum(testYreal_out == 0 & testYreal == 0) / sum(testYreal == 0);
fault3_accuracy = sum(testYreal_out == 1 & testYreal == 0) / sum(testYreal == 0);
fault4_accuracy = sum(testYreal_out == 0 & testYreal == 1) / sum(testYreal == 1);

其中，true_positive 表示真阳性数，true_negative 表示真阴性数，accuracy 表示准确率。fault1_accuracy、fault2_accuracy、fault3_accuracy 和 fault4_accuracy 分别表示四种故障类型的诊断准确率。

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，并分别对四种故障类型诊断准确率进行计算：% 对测试数据进行测试 [testErr,testY_out] = nntest(nn, testXn, testY); % 转为实际类别 [~,testYreal_out] = max(testY_out'); testYreal_out = testYreal_out'; % 计算准确率 accTest = sum(testYreal_out==testYreal)/length(testYreal);

修改后的代码如下所示：

% 对测试数据进行测试
[testErr,testY_out] = nntest(nn, testXn, testY);

% 转为实际类别
[~,testYreal_out] = max(testY_out');
testYreal_out = testYreal_out';

% 计算真阳性数、真阴性数、总样本数
TP = sum(testYreal_out == 1 & testY == 1);
TN = sum(testYreal_out == 0 & testY == 0);
totalSamples = length(testYreal_out);

% 计算准确率和四种故障类型的诊断准确率
accuracy = (TP + TN) / totalSamples;
accuracyType1 = sum(testYreal_out == 1 & testY == 1) / sum(testY == 1);
accuracyType2 = sum(testYreal_out == 0 & testY == 0) / sum(testY == 0);
accuracyType3 = sum(testYreal_out == 0 & testY == 1) / sum(testY == 1);
accuracyType4 = sum(testYreal_out == 1 & testY == 0) / sum(testY == 0);

其中，`TP` 表示真阳性数，`TN` 表示真阴性数，`totalSamples` 表示总样本数，`accuracyType1`、`accuracyType2`、`accuracyType3`、`accuracyType4` 分别表示四种故障类型的诊断准确率。