NRBO-XGBoost+SHAP分析+新数据预测！机器学习可解释分析不在发愁！提供9种混沌映射方法（tent、chebyshev、singer等）

1. 代码主要功能

这是一个基于MATLAB的XGBoost回归预测与优化系统，主要功能包括：

• 智能优化XGBoost超参数：使用NRBO算法优化树的数量和最大深度
• 模型性能对比：比较优化前后XGBoost的性能差异
• 特征重要性分析：通过SHAP值解释模型预测
• 多维度可视化：提供雷达图、拟合图、误差分析等丰富图表
• 新数据预测：支持对新输入数据进行预测

2. 算法步骤

主流程：

1. 数据预处理：归一化、训练测试集划分
2. 超参数优化：使用NRBO算法寻找最优参数组合
3. 模型训练：用优化参数训练XGBoost模型
4. 预测与评估：计算各项性能指标
5. 特征解释：计算SHAP值分析特征重要性
6. 结果可视化：生成多种对比图表

SHAP值计算：

1. 对每个样本和特征，计算所有特征子集的边际贡献
2. 基于Shapley值公式加权平均
3. 生成蜂群图和重要性条形图

3. 技术路线

数据预处理 → 智能优化(NRBO) → XGBoost建模 → SHAP解释 → 性能对比

4. 公式原理

XGBoost目标函数：

$$Obj=\Sigma l(y_i,{\hat{y}}_i)+\Sigma \Omega (f_k)$$
$其中\Omega (f)=\gamma T+1/2\lambda ||w||²$

NRBO优化：

牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NBRO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上。

5. 参数设定

优化参数：

• 种群数量：N = 10
• 最大迭代次数：Max_iteration = 30
• 树数量范围：[50, 200]
• 深度范围：[1, 15]

数据参数：

• 训练集比例：80%
• 归一化范围：[0, 1]

混沌映射选项：

提供9种混沌映射方法（tent、chebyshev、singer等）

6. 运行环境

软件要求：

• MATLAB2020B（主要运行环境）
• XGBoost for MATLAB（模型训练预测）
• spider_plot工具箱（雷达图绘制）

文件依赖：

• 回归数据.xlsx（输入数据）
• 新的多输入.xlsx（新预测数据）
• spider_plot\（雷达图工具包）

7. 应用场景

适用领域：

• 回归预测问题：房价预测、销量预测、股票预测等
• 特征重要性分析：识别关键影响因素
• 模型优化研究：超参数调优方法对比

完整代码私信回复NRBO-XGBoost+SHAP分析+新数据预测