(KELM+SHAP)基于核极限学习机的数据多输入单输出+SHAP可解释性分析的回归预测模型 1、在机器学习和深度学习领域，模型复杂度的不断攀升使得决策过程的可解释性成为研究热点。模型如何做出决策、判断依据的合理性以及特征依赖状况等问题，都亟需科学的分析方法来解答。在此背景下，SHAP（SHapley Additive exPlanations）凭借其坚实的理论基础和强大的解释能力应运而生。​ 2、SHAP 构建于博弈论中的 Shapley 值概念，能够为任意机器学习模型提供局部与全局的解释。其核心思想是将模型预测值分解为每个特征的贡献之和，通过计算特征加入模型时对预测结果的边际贡献，量化各特征对最终决策的影响程度。这种方法不仅能够揭示模型对单一样本的决策逻辑，还可以从整体层面分析模型对不同特征的依赖模式，识别出被过度依赖或忽略的关键特征。​ 3、相较于传统机理模型受困于各种复杂力学方程，难以平衡预测精度与可解释性的局限，采用机器学习和与 SHAP 的混合建模框架，实现了预测性能与解释能力的有机统一。该框架在保障回归模型高精度预测的同时，利用 SHAP 的特征贡献分析能力，将模型的决策过程以直观且符合数学逻辑的方式呈现，为模型优化与决策支持提供了重要依据，有望在多领域复杂系统建模中发挥关键作用。 代码解释： 1.本程序数据采用FO工艺数据库，输入特征为：涵盖膜面积、进料流速、汲取液流速、进料浓度及汲取液浓度。 2.无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！ 注： 1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上【没有我赠送】 2️⃣、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等，图很多，符合您的需要 3️⃣、代码中文注释清晰，质量极高 4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。替换你的数据即

机器学习模型案例与SHAP解释性分析：涵盖类别与数值预测，CatBoost、XGBoost等六大模型深度解析及SHAP分析比较,shap分析代码案例，多个机器学习模型+shap解释性分析的案例，做好的多个模型和完整的shap分析拿去直接运行，含模型之间的比较评估。 类别预测和数值预测的案例代码都有，类别预测用到的6个模型是（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes，svc），数值预测用到的6个模型是（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）,机器学习模型; SHAP解释性分析; 多个模型比较评估; 类别预测模型（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes、svc）; 数值预测模型（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）; 完整shap分析代码案例; 模型之间比较评估。,"多模型SHAP解释性分析案例集：类别预测与数值预测的全面比较评估"

基于TCN-Shap的时间序列预测与多变量回归分析：探索时间序列数据的预测与回归特性，支持自定义数据集的灵活应用,tcn-Shap时间序列预测或者多变量回归 是时间序列预测问题，也可以是回归问题，但不是分类问题 自带数据集，可以直接运行，也可以替成自己的数据集 ,TCN; Shap时间序列预测; 多变量回归; 时间序列预测问题; 回归问题; 自带数据集,"TCN-Shap在时间序列预测与多变量回归中的应用"

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SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种游戏理论方法，用于解释任何机器学习模型的输出。 它使用博弈论中的经典Shapley值及其相关扩展将最佳信用分配与本地解释联系起来（详细信息和引文，请参见）。 安装 Shap可以从或 安装： pip install shap or conda install -c conda-forge shap TreeExplainer的树集成示例（XGBoost / LightGBM / CatBoost / scikit-learn / pyspark模型） 尽管SHAP可以解释任何机器学习模型的输出，但我们已经为树集成方法开发了一种高速精确算法（请参见）。 XGBoost ， LightGBM ， CatBoost ， scikit-learn和pyspark树模型支持快速的C ++实现： import xgboost import shap # load JS visualization code to notebook shap . initjs () # train XGBoost model X , y

1. 同名博客：手把手教你使用SHAP 2. 实例讲解，包括（数据+代码+注释） 3. 可自定义图的标签、字体大小等设置 4. 基于jupyter，python代码，可直接运行 5. 若有疑问，可在同名博客https://blog.csdn.net/allein_STR/article/details/121459159?spm=1001.2014.3001.5502评论区说明。

解释一致性框架 该存储库包含在Explantion Consistency Framework（ECF）的开发中使用的整个代码库。 ECF是在我的整个硕士论文中进行研究和开发的，可以评估和比较LIME和SHAP等不同解释方法之间的解释质量。 此外，笔记本还包含对使用的数据集的描述性和视觉分析，以及包括XGB和LSTM在内的一系列预测模型的实现，以及两种解释方法LIME和SHAP的应用。

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在A Unified Approach to Interpreting ModelPredictions论文中的第三个分析模型评估标准：SHAP分析Mnist数据集遮掩实验复现实验结果图片

博鲁塔沙普 BorutaShap是一种包装器特征选择方法，它结合了Boruta特征选择算法和Shapley值。 事实证明，这种组合在速度和生成的特征子集的质量上都无法执行原始的排列重要性方法。 该算法不仅提供了更好的特征子集，而且还可以同时提供最准确和一致的全局特征等级，也可用于模型推断。 与原始R包（将用户限制为随机森林模型）不同，BorutaShap允许用户在特征选择过程中选择任何基于树的学习器作为基础模型。 尽管BorutaShap的运行时性能有所提高，但是SHAP TreeExplainer随观察次数线性增长，这使得它在处理大型数据集时非常麻烦。 为了解决这个问题，BorutaShap包含了一个采样过程，该过程使用算法每次迭代时可用数据的最小可能子采样。 它通过比较样本的隔离林产生的分布和使用ks-test的数据来找到该样本。 从实验来看，此过程可以将运行时间减少多达80％，同时