1. 研究背景该代码旨在构建一个基于集成学习的回归模型并利用SHAPSHapley Additive exPlanations方法对模型预测结果进行解释。SHAP源于合作博弈论中的Shapley值通过量化每个特征对预测的边际贡献满足对称性、有效性、线性性和零贡献性是目前机器学习可解释性领域的主流工具。代码将回归建模与SHAP解释相结合适用于需要同时获得高精度预测和特征重要性分析的场景。2. 主要功能数据预处理从Excel读取数据进行归一化划分训练集与测试集可随机打乱。集成学习回归使用fitrensemble函数构建基于LSBoost的决策树集成模型预测目标变量。模型评估计算训练集与测试集的R²、MAE、RMSE并绘制预测对比图、百分比误差图和散点图。新数据预测对新的输入数据进行归一化、预测和反归一化并保存结果。SHAP值计算与可视化针对每个输出支持多输出计算各样本每个特征的SHAP值绘制蜂群图展示SHAP值分布及特征值影响和条形图展示全局特征重要性。3. 算法步骤3.1 数据预处理与建模导入数据xlsread读取Excel文件最后一列为目标Y其余为特征X特征名从第一行获取。归一化mapminmax将X和Y归一化到[0,1]区间保存归一化参数psin和psout。划分数据集按用户选择决定是否打乱样本60%作为训练集40%作为测试集。模型训练调用fitrensemble(x_train, y_train, Method, LSBoost, Learners, tree, LearnRate, 0.2, NumLearningCycles, 100)训练一个包含100棵决策树的LSBoost集成模型。预测与反归一化用训练好的模型预测训练集和测试集通过mapminmax(reverse)恢复原始量纲。评估指标计算RMSE、R²、MAE并绘制多种图形对比图、误差图、散点图。3.2 SHAP值计算与可视化shapley_function.m初始化获取测试样本数numSamples、特征数numFeatures计算参考值各特征的均值作为基线。逐样本逐特征计算Shapley值对于每个样本i和每个特征j考虑所有不包含j的特征子集S。对于每个子集S构造两个输入包含特征j的输入特征j用真实值S中的特征用真实值其余特征用参考值不包含特征j的输入特征j用参考值S中的特征用真实值其余特征用参考值。分别用模型预测得到predWith和predWithout计算边际贡献predWith - predWithout。根据Shapley公式加权累加贡献除以组合数nchoosek(numFeatures-1, |S|)等价于权重(|S|!(numFeatures-|S|-1)!)/numFeatures!。最终累加值即为特征j在该样本上的SHAP值。可视化蜂群图每个特征对应一组散点横坐标为SHAP值纵坐标按平均绝对SHAP值排序颜色表示特征原始值的高低归一化后。条形图按平均绝对SHAP值绘制水平条形图展示全局特征重要性。输出打印各特征的平均绝对SHAP值。4. 技术路线建模集成学习LSBoost 决策树提供高精度回归预测。解释性SHAP方法对黑箱模型进行事后解释量化特征贡献增强模型可信度。流程数据预处理 → 模型训练 → 评估 → SHAP计算 → 可视化。5. 公式原理SHAP值的计算公式Shapley值为ϕj∑S⊆F∖{j}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![fS∪{j}(xS∪{j})−fS(xS)] \phi_j \sum_{S \subseteq F \setminus \{j\}} \frac{|S|! (|F| - |S| - 1)!}{|F|!} \left[ f_{S \cup \{j\}}(x_{S \cup \{j\}}) - f_S(x_S) \right]ϕjS⊆F∖{j}∑∣F∣!∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)![fS∪{j}(xS∪{j})−fS(xS)]其中-FFF为所有特征的集合SSS为不包含特征(j)的任意子集fS(xS)f_S(x_S)fS(xS)表示仅使用子集SSS中的特征其他特征用基线值替代时的模型预测权重因子确保公平分配所有特征组合的边际贡献。代码实现中基线值采用各特征的全局均值通过枚举所有子集幂集计算加权和。6. 参数设定参数值说明随机种子2222固定结果复现归一化范围[0,1]mapminmax的默认参数训练集比例0.6总样本的60%用于训练集成方法LSBoost最小二乘增强基学习器决策树每个弱学习器为回归树学习率0.2控制每棵树的贡献学习周期100集成模型中树的数量SHAP计算方式全枚举遍历所有特征子集复杂度随特征数指数增长7. 运行环境软件MATLAB版本建议R2018b及以上因使用了fitrensemble等函数。8. 应用场景该代码适用于以下场景回归预测任务如房价预测、销量预测、工业参数预测等需要建立精确模型。模型解释需求当需要向非技术人员解释模型决策依据或进行特征筛选时SHAP值可量化各特征的影响方向和强度。多输出预测代码已预留多输出支持可应用于多目标回归问题。科研与教学用于展示集成学习与可解释性方法的结合理解SHAP原理。
LSBoost增强算法回归预测+SHAP可解释分析+新数据预测（多输入单输出）MATLAB代码
1. 研究背景该代码旨在构建一个基于集成学习的回归模型并利用SHAPSHapley Additive exPlanations方法对模型预测结果进行解释。SHAP源于合作博弈论中的Shapley值通过量化每个特征对预测的边际贡献满足对称性、有效性、线性性和零贡献性是目前机器学习可解释性领域的主流工具。代码将回归建模与SHAP解释相结合适用于需要同时获得高精度预测和特征重要性分析的场景。2. 主要功能数据预处理从Excel读取数据进行归一化划分训练集与测试集可随机打乱。集成学习回归使用fitrensemble函数构建基于LSBoost的决策树集成模型预测目标变量。模型评估计算训练集与测试集的R²、MAE、RMSE并绘制预测对比图、百分比误差图和散点图。新数据预测对新的输入数据进行归一化、预测和反归一化并保存结果。SHAP值计算与可视化针对每个输出支持多输出计算各样本每个特征的SHAP值绘制蜂群图展示SHAP值分布及特征值影响和条形图展示全局特征重要性。3. 算法步骤3.1 数据预处理与建模导入数据xlsread读取Excel文件最后一列为目标Y其余为特征X特征名从第一行获取。归一化mapminmax将X和Y归一化到[0,1]区间保存归一化参数psin和psout。划分数据集按用户选择决定是否打乱样本60%作为训练集40%作为测试集。模型训练调用fitrensemble(x_train, y_train, Method, LSBoost, Learners, tree, LearnRate, 0.2, NumLearningCycles, 100)训练一个包含100棵决策树的LSBoost集成模型。预测与反归一化用训练好的模型预测训练集和测试集通过mapminmax(reverse)恢复原始量纲。评估指标计算RMSE、R²、MAE并绘制多种图形对比图、误差图、散点图。3.2 SHAP值计算与可视化shapley_function.m初始化获取测试样本数numSamples、特征数numFeatures计算参考值各特征的均值作为基线。逐样本逐特征计算Shapley值对于每个样本i和每个特征j考虑所有不包含j的特征子集S。对于每个子集S构造两个输入包含特征j的输入特征j用真实值S中的特征用真实值其余特征用参考值不包含特征j的输入特征j用参考值S中的特征用真实值其余特征用参考值。分别用模型预测得到predWith和predWithout计算边际贡献predWith - predWithout。根据Shapley公式加权累加贡献除以组合数nchoosek(numFeatures-1, |S|)等价于权重(|S|!(numFeatures-|S|-1)!)/numFeatures!。最终累加值即为特征j在该样本上的SHAP值。可视化蜂群图每个特征对应一组散点横坐标为SHAP值纵坐标按平均绝对SHAP值排序颜色表示特征原始值的高低归一化后。条形图按平均绝对SHAP值绘制水平条形图展示全局特征重要性。输出打印各特征的平均绝对SHAP值。4. 技术路线建模集成学习LSBoost 决策树提供高精度回归预测。解释性SHAP方法对黑箱模型进行事后解释量化特征贡献增强模型可信度。流程数据预处理 → 模型训练 → 评估 → SHAP计算 → 可视化。5. 公式原理SHAP值的计算公式Shapley值为ϕj∑S⊆F∖{j}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![fS∪{j}(xS∪{j})−fS(xS)] \phi_j \sum_{S \subseteq F \setminus \{j\}} \frac{|S|! (|F| - |S| - 1)!}{|F|!} \left[ f_{S \cup \{j\}}(x_{S \cup \{j\}}) - f_S(x_S) \right]ϕjS⊆F∖{j}∑∣F∣!∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)![fS∪{j}(xS∪{j})−fS(xS)]其中-FFF为所有特征的集合SSS为不包含特征(j)的任意子集fS(xS)f_S(x_S)fS(xS)表示仅使用子集SSS中的特征其他特征用基线值替代时的模型预测权重因子确保公平分配所有特征组合的边际贡献。代码实现中基线值采用各特征的全局均值通过枚举所有子集幂集计算加权和。6. 参数设定参数值说明随机种子2222固定结果复现归一化范围[0,1]mapminmax的默认参数训练集比例0.6总样本的60%用于训练集成方法LSBoost最小二乘增强基学习器决策树每个弱学习器为回归树学习率0.2控制每棵树的贡献学习周期100集成模型中树的数量SHAP计算方式全枚举遍历所有特征子集复杂度随特征数指数增长7. 运行环境软件MATLAB版本建议R2018b及以上因使用了fitrensemble等函数。8. 应用场景该代码适用于以下场景回归预测任务如房价预测、销量预测、工业参数预测等需要建立精确模型。模型解释需求当需要向非技术人员解释模型决策依据或进行特征筛选时SHAP值可量化各特征的影响方向和强度。多输出预测代码已预留多输出支持可应用于多目标回归问题。科研与教学用于展示集成学习与可解释性方法的结合理解SHAP原理。
