改写以下代码,使其计算准确率时排除误报:accTest = sum(testYreal_out==testYreal)/length(testYreal);
时间: 2024-02-29 11:57:00 浏览: 13
以下是计算准确率时排除误报的改写代码:
accTest = sum((testYreal_out == testYreal) & (testYreal ~= 0)) / sum(testYreal ~= 0)
其中,testYreal_out是模型预测的结果,testYreal是真实标签,0代表标签缺失或无效。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存在的情况下才算作正确结果,从而排除了误报的影响,同时也不考虑预测和真实标签都为0的情况。
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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:
```matlab
% 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
```