(confMat(1,1)/sum(confMat(1,:))+confMat(2,2)/sum(confMat(2,:))+... confMat(3,3)/sum(confMat(3,:))+confMat(4,4)/sum(confMat(4,:))+confMat(5,5)/sum(confMat(5,:))+confMat(6,6)/sum(confMat(6,:))+... confMat(7,7)/sum(confMat(7,:))+confMat(8,8)/sum(confMat(8,:))+confMat(9,9)/sum(confMat(9,:)))/9

这段代码是用来计算混淆矩阵的平均准确率的假设混淆矩阵为confMat，它是一个9x9的矩阵，表示9个类别的分类结果。代码中首先计算了每个类别的准确率，通过将对角线上的元素（即分类正确的样本数）除以对应行的总样本数来计算。然后将这些准确率相加，并除以类别数（9）来计算平均准确率。最后返回了平均准确率的值。

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把它用python改写：clear; dir=('pictures'); testdir=('testPictures'); trainingSet = imageSet(dir,'recursive'); testSet = imageSet(testdir,'recursive'); [trainingFeatures,trainingLabels,testFeatures,testLabels]=extractFeature(trainingSet,testSet); %% %训练一个svm分类器 %fitcecoc 使用1对1的方案 classifier = fitcecoc(trainingFeatures, trainingLabels); save classifier.mat classifier; % 使用测试图像的特征向量预测样本标签 predictedLabels = predict(classifier, testFeatures); %% 评估分类器 %使用没有标签的图像数据进行测试，生成一个混淆矩阵表明分类效果 confMat=confusionmat(testLabels, predictedLabels) % accuracy=(confMat(1,1)/sum(confMat(1,:))+confMat(2,2)/sum(confMat(2,:))+... % confMat(3,3)/sum(confMat(3,:))+confMat(4,4)/sum(confMat(4,:)))/4 accuracy=(confMat(1,1)/sum(confMat(1,:))+confMat(2,2)/sum(confMat(2,:))+... confMat(3,3)/sum(confMat(3,:)))/3

以下是Python版的代码：

import os
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import confusion_matrix

dir = 'pictures'
testdir = 'testPictures'

# 获取训练集和测试集
trainingSet = []
trainingLabels = []
testSet = []
testLabels = []

for root, dirs, files in os.walk(dir):
    for file in files:
        if file.endswith('.jpg'):
            trainingSet.append(os.path.join(root, file))
            trainingLabels.append(os.path.basename(root))

for root, dirs, files in os.walk(testdir):
    for file in files:
        if file.endswith('.jpg'):
            testSet.append(os.path.join(root, file))
            testLabels.append(os.path.basename(root))

# 提取特征
def extract_feature(data):
    features = []
    for item in data:
        # TODO: 提取特征，这里用随机生成的特征代替
        feature = np.random.rand(10)
        features.append(feature)
    return features

trainingFeatures = extract_feature(trainingSet)
testFeatures = extract_feature(testSet)

# 训练分类器
clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovr')
clf.fit(trainingFeatures, trainingLabels)

# 保存分类器
from joblib import dump
dump(clf, 'classifier.joblib')

# 预测样本标签
predictedLabels = clf.predict(testFeatures)

# 评估分类器
confMat = confusion_matrix(testLabels, predictedLabels)
accuracy = (confMat[0, 0] / np.sum(confMat[0, :]) + confMat[1, 1] / np.sum(confMat[1, :]) + confMat[2, 2] / np.sum(confMat[2, :])) / 3
print('Accuracy: %.2f%%' % (accuracy * 100))

# 评估分类器 confMat = np.zeros((len(np.unique(testLabels)), len(np.unique(testLabels))), dtype=np.int32) for i in range(len(testLabels)): confMat[int(testLabels[i]), int(predictedLabels[i])] += 1 accuracy = np.trace(confMat) / np.sum(confMat)这段代码会出现：Traceback (most recent call last): File "D:\Crack_test\classifierOfSVM.py", line 94, in <module> confMat[int(testLabels[i]), int(predictedLabels[i])] += 1 IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1错误，请改正

这个错误的原因是 `confMat` 的第一维大小只有 1，而你的索引超出了范围。你需要检查一下 `confMat` 的大小是否正确。

如果你使用的是多分类问题，那么你需要将 `confMat` 的大小设置为类别数目的平方。例如，如果有 4 个类别，那么你可以这样初始化 `confMat`：

confMat = np.zeros((4, 4), dtype=np.int32)

如果你使用的是二分类问题，那么 `confMat` 的大小应该是 2x2：

confMat = np.zeros((2, 2), dtype=np.int32)

确保你的 `confMat` 大小正确后，你需要检查一下 `testLabels` 和 `predictedLabels` 数组的大小是否与 `confMat` 大小相同。如果它们的大小不同，你需要检查一下代码中的 bug。