特征选择+优化算法+GBDT+SHAP分析！ReliefF-CPO-GBDT分类预测结合SHAP可解释分析MATLAB

该代码实现了一个基于Relief特征选择、CPO（冠豪猪优化算法）参数优化和GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）分类模型的完整机器学习流程，并结合了SHAP（SHapley Additive exPlanations）可解释性分析。以下是对代码的全面分析：

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一、主要功能

1. 数据预处理与划分：读取Excel数据集，打乱样本顺序，进行5折交叉验证。
2. 特征选择：使用Relief算法选择最相关的7个特征。
3. 参数优化：使用CPO算法优化GBDT模型的超参数（迭代次数、树深度、学习率）。
4. 模型训练与预测：使用优化后的参数训练GBDT模型，并在训练集和测试集上进行预测。
5. 性能评估：计算准确率、绘制混淆矩阵、输出精确率、召回率、F1分数等。
6. 可解释性分析：使用SHAP分析特征对预测结果的影响，绘制摘要图和依赖图。

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二、逻辑关联

1. 数据准备 → 特征选择 → 参数优化 → 模型训练 → 预测评估 → 可解释分析
2. 使用5折交叉验证确保模型泛化能力。
3. 结合了特征选择（Relief）和超参数优化（CPO）提升模型性能。
4. 最终通过SHAP分析提供模型可解释性。

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三、算法步骤

1. 数据读取与预处理：

   • 从Excel读取数据，提取特征和标签。
   • 随机打乱数据，划分为5折。

2. 特征选择（Relief）：

   • 计算每个特征的权重，选择前7个最重要的特征。

3. 参数优化（CPO）：

   • 使用CPO算法优化GBDT的3个参数：迭代次数、树深度、学习率。

4. 模型训练与预测（GBDT）

5. 性能评估：

   • 计算准确率、绘制混淆矩阵、输出分类报告。

6. SHAP分析：

   • 计算每个样本的SHAP值。
   • 绘制SHAP摘要图、特征重要性条形图、特征依赖图。

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四、技术路线

步骤	技术	工具/函数
数据读取	Excel IO	xlsread
数据划分	5折交叉验证	crossvalind
特征选择	Relief算法	jffs('rf', ...)
参数优化	CPO算法	CPO(...)
模型训练	GBDT	abcboost_train
预测	GBDT预测	abcboost_predict
可视化	混淆矩阵、SHAP图	confusionchart, drawShapSummaryPlot

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五、公式原理

1. Relief特征选择：

• 基于特征与类别之间的相关性计算权重。
• 公式：
  $$W(A)=W(A)-\text{diff}(A,x,H)/m+\text{diff}(A,x,M)/m$$

2. GBDT（Gradient Boosting）：

• 通过迭代地训练决策树来最小化损失函数。
• 每棵树拟合前一棵树的残差。

3. SHAP值：

• 基于博弈论的Shapley值，衡量每个特征对预测结果的贡献。
• 公式：
  ϕi=∑S⊆N∖{i}∣S∣!(∣N∣−∣S∣−1)!∣N∣![f(S∪{i})−f(S)] \phi_i = \sum_{S \subseteq N \setminus \{i\}} \frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!} [f(S \cup \{i\}) - f(S)] ϕi​=S⊆N∖{i}∑​∣N∣!∣S∣!(∣N∣−∣S∣−1)!​[f(S∪{i})−f(S)]

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六、参数设定

参数	含义	设定值
opts.K	Relief最近邻数	7
opts.Nf	选择特征数	7
SearchAgents_no	CPO种群大小	20
Max_iteration	CPO最大迭代次数	5
lb, ub	参数上下界	[10,1,0.01] ~ [1500,12,0.3]
params2.n_threads	线程数	1
params2.search	搜索参数	1.5458
params2.gap	间隔参数	9

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七、运行环境

• 软件：MATLAB2020b
• 必需函数：
  • jffs（Relief特征选择）
  • CPO（优化算法）
  • abcboost_train / abcboost_predict（GBDT模型）
  • shapley_1（SHAP值计算）
  • drawShapSummaryPlot 等（可视化函数）

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总结

该代码结合了特征选择、超参数优化、GBDT建模和可解释性分析，适用于二分类或多分类任务，具有较强的工程实用性和可解释性。

完整代码私信回复特征选择+优化算法+GBDT+SHAP分析！ReliefF-CPO-GBDT分类预测结合SHAP可解释分析MATLAB