改写以下代码，使其能够计算四种故障类型的诊断准确率：accTest = sum(test_simu==test_simu)/length(output_test);

可以使用条件判断语句来计算四种故障类型的诊断准确率，具体代码如下：

acc1 = sum(test_simu == 1 & output_test == 1) / sum(test_simu == 1);
acc2 = sum(test_simu == 2 & output_test == 2) / sum(test_simu == 2);
acc3 = sum(test_simu == 3 & output_test == 3) / sum(test_simu == 3);
acc4 = sum(test_simu == 4 & output_test == 4) / sum(test_simu == 4);
accTest = (acc1 + acc2 + acc3 + acc4) / 4;

其中，`acc1`表示第一种故障类型的诊断准确率，`sum(test_simu == 1 & output_test == 1)`表示在测试集中，实际故障类型为1且模型诊断的故障类型也为1的样本数，`sum(test_simu == 1)`表示实际故障类型为1的样本数。同理，`acc2`、`acc3`和`acc4`分别表示第二种、第三种和第四种故障类型的诊断准确率，最后将四种故障类型的准确率平均得到`accTest`。

相关问题

改写以下代码，使其计算4种故障准确率并分别排除误报：accTest = sum(test_simu==output_test)/length(output_test);

以下是修改后的代码，它计算4种故障准确率并分别排除误报：

% 计算4种故障准确率并分别排除误报
accTest = zeros(4,1);
for i = 1:4
    % 计算该种故障的准确率
    idx = (test_labels == i);
    accTest(i) = sum(test_simu(idx) == i) / sum(idx);
    % 排除误报
    idx = (test_simu == i & test_labels ~= i);
    accTest(i) = accTest(i) * sum(~idx) / length(test_labels);
end

accTest = sum(test_simu==output_test)/length(output_test);

这段代码的作用是计算测试数据集的预测准确率。具体来说，它首先比较测试数据集的预测结果(test_simu)和实际结果(output_test)是否相等，得到一个大小为测试数据集长度的逻辑向量。然后将这个逻辑向量中值为TRUE的个数相加，得到预测正确的样本数。最后将这个数除以测试数据集长度，得到测试数据集的预测准确率。