GRNN广义回归神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析+特征依赖图！Matlab
代码主要功能
Matlab分类预测也可以实现SHAP可解释分析了，GRNN广义回归神经网络分类预测+特征贡献SHAP分析+特征依赖图！该MATLAB代码实现了一个基于GRNN广义回归神经网络的分类模型，并集成了SHAP可解释性分析框架。主要功能包括：
- 数据预处理：数据打乱、分层划分训练/测试集、归一化处理
- 神经网络建模：构建GRNN广义回归神经网络分类模型
- 模型评估：计算分类准确率、绘制预测结果对比图、生成混淆矩阵
- 可解释性分析：计算SHAP值、绘制特征重要性图、依赖关系图等可解释性图表
算法步骤 - 数据准备阶段
• 导入Excel数据集（最后一列为类别标签）
• 分析数据维度（特征数/类别数/样本数）
• 随机打乱数据集
• 按类别分层抽样（70%训练集，30%测试集） - 神经网络建模
• 数据归一化（mapminmax）
• 标签向量化（ind2vec）
• 参数配置 - 模型验证
• 训练集&测试集预测（sim）
• 结果向量转索引（vec2ind）
• 计算分类准确率
• 绘制预测结果对比曲线
• 生成混淆矩阵（confusionchart） - SHAP可解释性分析
• 选择测试样本（默认全量）
• 计算参考值（训练集均值）
• 逐样本计算SHAP值（shapley_1）
• 可视化分析：
• SHAP摘要图（特征贡献分布）
• 特征重要性条形图（平均|SHAP|）
• 特征依赖图（特征值-SHAP值关系）
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