给上述代码加上显示正确率的功能

好的，我来给代码加上显示正确率的功能。假设我们有测试集数据`Xtest`和标签`ytest`，可以在代码结尾处添加如下部分的代码：

% 计算在测试集上的正确率
correct = 0;
numTest = size(Xtest, 3);
for i = 1:numTest
    x = Xtest(:, :, i);
    y = ytest(i);
    v1 = Conv(x, W1);
    y2 = ReLU(v1);
    y3 = Pool(y2);
    y4 = reshape(y3, [], 1);
    v5 = W5*y4;
    y5 = ReLU(v5);
    v = Wo*y5;
    p = Softmax(v);
    [~, pred] = max(p);
    if pred == y
        correct = correct + 1;
    end
end
accuracy = correct / numTest;
fprintf('Accuracy on test set: %.2f%%\n', 100*accuracy);

这段代码会对测试集中的每个样本进行预测，并计算预测正确的样本数。最后，将正确率以百分比的形式显示出来。注意，此处的卷积神经网络要与之前训练的网络结构相同，即要使用相同的权重矩阵`W1, W5, Wo`。

相关问题

请给一个正确的带截距多维Quantile regression C++实现代码及案例

以下是一个带截距的多维Quantile Regression C++实现代码及案例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <algorithm>

using namespace std;

// 定义一个结构体表示样本数据
struct Sample {
    vector<double> features; // 特征向量
    double label; // 标签
};

// 定义一个类表示带截距的多维Quantile Regression模型
class QuantileRegression {
public:
    QuantileRegression(double alpha = 0.5, double learning_rate = 0.01, int max_iters = 1000) 
        : alpha(alpha), learning_rate(learning_rate), max_iters(max_iters) {}

    // 训练模型
    void train(vector<Sample>& samples) {
        int n = samples.size();
        int m = samples[0].features.size() + 1; // 加1是因为要加上截距项

        // 初始化参数
        theta.resize(m);
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            theta[i] = 0.0;
        }

        // 迭代更新参数
        for (int iters = 0; iters < max_iters; iters++) {
            double loss = 0.0;
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                vector<double> x = samples[i].features;
                x.push_back(1.0); // 加上截距项
                double y = samples[i].label;

                double error = y - dot(theta, x);
                double sign = (error >= 0) ? 1 : -1;
                double grad = sign * alpha;

                for (int j = 0; j < m; j++) {
                    theta[j] += learning_rate * grad * x[j];
                }

                loss += (1 - alpha) * max(0.0, error) + alpha * max(0.0, -error);
            }
            cout << "iteration " << iters << ", loss = " << loss << endl;
        }
    }

    // 预测
    double predict(vector<double>& features) {
        features.push_back(1.0); // 加上截距项
        return dot(theta, features);
    }

private:
    double alpha; // 分位数
    double learning_rate; // 学习率
    int max_iters; // 最大迭代次数
    vector<double> theta; // 参数向量

    // 计算点积
    double dot(vector<double>& a, vector<double>& b) {
        double res = 0.0;
        int n = a.size();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            res += a[i] * b[i];
        }
        return res;
    }
};

// 测试
int main() {
    // 构造样本数据
    vector<Sample> samples = {
        {{1.0, 3.0}, 6.0},
        {{2.0, 4.0}, 8.0},
        {{5.0, 1.0}, 7.0},
        {{6.0, 2.0}, 9.0}
    };

    // 训练模型
    QuantileRegression model(0.5, 0.01, 1000);
    model.train(samples);

    // 预测
    vector<double> features = {3.0, 5.0};
    double y = model.predict(features);
    cout << "predict: " << y << endl;

    return 0;
}

上述代码中，样本数据包含两个特征，标签为实数，使用了分位数为0.5的Quantile Regression模型，使用梯度下降法进行参数更新，最大迭代次数为1000次。在训练过程中，计算损失函数时，使用了Huber Loss函数的形式。最后，测试了模型的预测能力。

kaggle的心脏病预测数据集可以做什么模型，把详细的代码写出来，并且加上解释

Kaggle的心脏病预测数据集可以使用各种机器学习模型进行建模，包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等等。

下面是使用Python语言和Scikit-Learn库实现逻辑回归模型的代码示例：

# 导入必要的库和数据集
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

data = pd.read_csv('heart.csv')

# 准备数据集
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 建立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

上述代码中，我们首先使用pandas库读入数据集heart.csv，然后将数据集分为训练集和测试集。接着，我们使用Scikit-Learn库中的LogisticRegression类建立逻辑回归模型，并使用训练集进行训练。最后，我们使用测试集进行预测，并计算准确率作为模型性能的评价指标。

需要注意的是，上述代码只是一个示例，实际应用中需要进行更多的数据清洗、特征工程和模型调参等步骤，以提高模型的性能和泛化能力。