为什么使用以下代码后，输出的四种结果有两种始终是相同的：tp1 = sum(testYreal_out == 1 & testYreal == 1); tn1 = sum(testYreal_out ~= 1 & testYreal ~= 1); accTest1 = (tp1 + tn1) / length(testYreal); tp2 = sum(testYreal_out == 2 & testYreal == 2); tn2 = sum(testYreal_out ~= 2 & testYrea

很抱歉，我不太清楚你具体指的是哪个编程语言的代码。但是，根据代码提供的信息来看，这段代码主要是用来计算分类器的准确率、真阳性率和真阴性率的。其中，testYreal_out是分类器的输出结果，testYreal是真实标签。

根据代码逻辑，当testYreal_out==1且testYreal==1时，表示分类器将样本正确分类为正例，这时tp1的计数器就会自增。同样地，当testYreal_out~=1且testYreal~=1时，表示分类器将样本正确分类为负例，这时tn1的计数器就会自增。通过对所有样本的遍历，就可以得到分类器的真阳性率和真阴性率。

代码中的tp2和tn2的计算方式与tp1和tn1相同，只不过针对的是标签值为2的情况。因此，如果有两个标签（比如1和2），并且样本数量不同，那么可能会出现两种结果始终相同的情况。

相关问题

matlab中L_TP1(q)=inv(u_rp1(1:1000)'*u_rp1(1:1000))*u_rp1(1:1000)'*delta_u_rp1(1:1000);是啥意思

这行代码的意思是：计算一个向量L_TP1(q)，它的值为u_rp1(1:1000)'*delta_u_rp1(1:1000)乘以u_rp1(1:1000)'*u_rp1(1:1000)的逆矩阵。其中，u_rp1(1:1000)和delta_u_rp1(1:1000)是长度为1000的列向量，表示某些数据集中的两组数据。该代码主要用于数据处理和统计分析中的线性回归问题，可以通过最小二乘法来求解参数q。

def new_func(w, h, top_left): bottom_right=(top_left[0]+w,top_left[1]+h) return bottom_right def new_func1(P): def new_func3(P): P.save('D:\TP1\recognize2\temp.jpg') def new_func2(a, b): pyautogui.click(a, b, clicks=1, interval=0.0, button='primary', duration=0.0) 这段代码为什么没有定义

这段代码没有定义是因为其中的函数 `new_func1` 和 `new_func2` 没有被完整地定义和结束。

在给出的代码中，函数 `new_func1` 没有一个完整的定义块，缺少了结束的括号和冒号。正确的定义应该是：

def new_func1(P):
    def new_func3(P):
        P.save('D:\TP1\recognize2\temp.jpg')
    def new_func2(a, b):
        pyautogui.click(a, b, clicks=1, interval=0.0, button='primary', duration=0.0)

此外，函数 `new_func2` 的定义块也没有被完整地给出。如果您希望在函数 `new_func2` 中添加代码，请确保在该函数的定义块内部进行。

请注意在编写代码时要遵循正确的语法规则，确保函数的定义和结束符号都是完整的，否则会导致代码无法正确解析和执行。