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);

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，使其计算整体的准确率：accTest1 = sum(testYreal_out==1 & testYreal==1) / sum(testYreal==1 | testYreal_out==1 & testYreal~=testYreal_out); accTest2 = sum(testYreal_out==2 & testYreal==2) / sum(testYreal==2 | testYreal_out==2 & testYreal~=testYreal_out); accTest3 = sum(testYreal_out==3 & testYreal==3) / sum(testYreal==3 | testYreal_out==3 & testYreal~=testYreal_out); accTest4 = sum(testYreal_out==4 & testYreal==4) / sum(testYreal==4 | testYreal_out==4 & testYreal~=testYreal_out);

以下是计算整体准确率的改写代码：

total_acc = sum(testYreal_out == testYreal) / length(testYreal)

其中，testYreal_out是模型预测的结果，testYreal是真实标签。代码中直接使用 == 运算符判断预测结果是否与真实标签相同，然后用 sum 函数统计相同结果的数量，最后除以标签总数即可得到整体准确率。

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。