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，并对四种故障类型进行计算：% 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：

% 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';  
% 计算准确率和四种故障类型
true_positive = sum(testYreal_out == 1 & testYreal == 1);
true_negative = sum(testYreal_out == 0 & testYreal == 0);
false_positive = sum(testYreal_out == 1 & testYreal == 0);
false_negative = sum(testYreal_out == 0 & testYreal == 1);
accuracy = (true_positive + true_negative) / length(testYreal_out);

在这段代码中，我们在计算准确率时增加了对四种故障类型的计算。`true_positive` 表示真阳性数，即预测为故障的样本中实际为故障的样本数量；`true_negative` 表示真阴性数，即预测为正常的样本中实际为正常的样本数量；`false_positive` 表示假阳性数，即预测为故障的样本中实际为正常的样本数量；`false_negative` 表示假阴性数，即预测为正常的样本中实际为故障的样本数量。通过这四种数据，我们可以更全面地评估模型的性能。