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。

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，使其计算准确率时分别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_1 = sum(testYreal==1)
correct_diagnosis_1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1)
false_positives_1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal~=1)

total_diagnosis_2 = sum(testYreal==2)
correct_diagnosis_2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal==2)
false_positives_2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal~=2)

total_diagnosis_3 = sum(testYreal==3)
correct_diagnosis_3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal==3)
false_positives_3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal~=3)

total_diagnosis_4 = sum(testYreal==4)
correct_diagnosis_4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal==4)
false_positives_4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal~=4)

accTest1 = correct_diagnosis_1 / (total_diagnosis_1 - false_positives_1)
accTest2 = correct_diagnosis_2 / (total_diagnosis_2 - false_positives_2)
accTest3 = correct_diagnosis_3 / (total_diagnosis_3 - false_positives_3)
accTest4 = correct_diagnosis_4 / (total_diagnosis_4 - false_positives_4)

accuracy = (correct_diagnosis_1 + correct_diagnosis_2 + correct_diagnosis_3 + correct_diagnosis_4) / (total_diagnosis_1 + total_diagnosis_2 + total_diagnosis_3 + total_diagnosis_4)
false_alarm_rate = (false_positives_1 + false_positives_2 + false_positives_3 + false_positives_4) / (sum(testYreal~=1) + sum(testYreal~=2) + sum(testYreal~=3) + sum(testYreal~=4))