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效果一览
代码功能
CNN提取一维序列的局部特征，如光谱峰值、表格数据趋势等。Transformer捕捉一维序列的全局依赖关系，解决长序列建模难题！ 弥补CNN在长距离依赖建模上的不足，提升模型的全局特征提取能力。SE注意力机制动态调整特征通道权重，聚焦关键信息，提升分类精度！
支持多类别分类任务，适用于光谱分类、表格数据分类、时间序列分类等场景。
可自定义类别数量
输出训练损失和准确率，并评估训练集和测试集的准确率，精确率，召回率，f1分数，绘制roc曲线，混淆矩阵
结合SHAP（Shapley Additive exPlanations），直观展示每个特征对分类结果的影响！
包括蜂巢图，重要性图，单特征力图，决策图，热图，瀑布图等。
CNN+Transformer+SE注意力机制多分类模型 + SHAP特征重要性分析
模型架构与核心组件
1. CNN（卷积神经网络）
功能
- 局部特征提取：通过一维卷积核滑动窗口（如核大小=3/5/7），捕获序列中的局部模式（如光谱峰值、数据趋势）。
- 特征增强：使用多层卷积堆叠（Conv1D+ReLU+MaxPool），逐步抽象高阶特征，输出维度为
(batch_size, channels, seq_len)。
实现代码片段
class CNNBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3):super().__init__()self.conv = nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, padding='same')self.relu = nn.ReLU()self.pool = nn.MaxPool1d(2)def forward(self, x):return self.pool(self.relu(self.conv(x)))
2. Transformer
功能
- 全局依赖建模：利用自注意力机制（Multi-Head Attention）捕捉长序列中的上下文关系。
- 位置编码：添加可学习的位置编码（Positional Encoding），解决序列顺序问题。
- 特征融合：输出全局特征矩阵
(batch_size, seq_len, d_model)。
实现代码片段
class TransformerBlock(nn.Module):def __init__(self, d_model, nhead, num_layers=2):super().__init__()self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model)encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead)self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)def forward(self, x):x = self.pos_encoder(x.permute(0,2,1)) # 调整维度为 (seq_len, batch, d_model)return self.transformer(x).permute(1,0,2)
3. SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制
功能
- 通道权重动态调整：通过全局平均池化（Squeeze）和全连接层（Excitation），生成通道权重向量。
- 特征增强：对CNN或Transformer输出的特征图进行通道级加权，公式：
( \text{SE}(x) = x \cdot \sigma(W_2 \cdot \text{ReLU}(W_1 \cdot \text{GAP}(x))) )
实现代码片段
class SEBlock(nn.Module):def __init__(self, channels, reduction=8):super().__init__()self.gap = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(channels, channels//reduction),nn.ReLU(),nn.Linear(channels//reduction, channels),nn.Sigmoid())def forward(self, x):weights = self.fc(self.gap(x).squeeze(-1))return x * weights.unsqueeze(-1)
4. 多分类任务支持
功能
- 输出层：全连接层 + Softmax，支持自定义类别数（
num_classes）。 - 评估指标：准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC、混淆矩阵。
实现代码片段
# 模型输出层
self.fc = nn.Linear(d_model, num_classes)# 评估函数
from sklearn.metrics import classification_report, roc_auc_score, confusion_matrix
def evaluate(y_true, y_pred):print(classification_report(y_true, y_pred))print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_true, y_pred))print("ROC-AUC:", roc_auc_score(y_true, y_pred, multi_class='ovr'))
5. SHAP特征重要性分析
功能
- 模型可解释性：基于博弈论的SHAP值，量化特征对分类结果的贡献。
- 可视化工具：支持蜂巢图、决策图、热力图等，适配序列输入。
实现代码片段
import shap# 初始化解释器
explainer = shap.DeepExplainer(model, background_data)# 计算SHAP值
shap_values = explainer.shap_values(test_sample)# 可视化（示例：特征重要性图）
shap.summary_plot(shap_values, test_sample, plot_type='bar')
模型整合与训练流程
完整模型架构
class CNNTransformerSE(nn.Module):def __init__(self, input_dim, num_classes, d_model=64, nhead=4):super().__init__()self.cnn = CNNBlock(input_dim, 32)self.se1 = SEBlock(32)self.transformer = TransformerBlock(d_model, nhead)self.se2 = SEBlock(d_model)self.fc = nn.Linear(d_model, num_classes)def forward(self, x):x = self.cnn(x) # CNN提取局部特征x = self.se1(x) # SE增强局部特征x = self.transformer(x) # Transformer建模全局依赖x = self.se2(x.mean(dim=1)) # SE增强全局特征 + 池化return self.fc(x)
训练与评估
# 数据加载（示例：光谱数据集）
from torch.utils.data import DataLoader
train_loader = DataLoader(SpectrumDataset(), batch_size=32, shuffle=True)# 训练循环
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
for epoch in range(100):model.train()for x, y in train_loader:optimizer.zero_grad()outputs = model(x)loss = criterion(outputs, y)loss.backward()optimizer.step()# 每轮评估model.eval()evaluate(test_labels, model(test_data).argmax(axis=1))
应用场景与优势
- 适用领域：光谱分类（如化学物质识别）、表格数据分类（如医疗诊断）、时间序列预测（如股票趋势分析）。
- 优势
- 局部-全局特征互补：CNN捕捉细节，Transformer建模长依赖，SE优化特征权重。
- 高可解释性：SHAP分析直观展示关键特征，适用于需要决策透明度的场景（如医疗、金融）。
- 案例数据集：内置
SpectrumDataset示例，支持自定义CSV或NumPy数据输入。
环境依赖
- 框架：PyTorch ≥1.8.0 + CUDA（可选）
- 依赖库：
scikit-learn（评估指标）、shap（可解释性分析）、matplotlib（可视化）