news 2026/7/7 14:55:22

WOA-XGBoost回归+SHAP分析+新数据预测!Matlab代码实现

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
WOA-XGBoost回归+SHAP分析+新数据预测!Matlab代码实现

代码主要功能

基于MATLAB的XGBoost回归预测+SHAP分析+新数据预测,主要功能包括:

• 智能优化XGBoost超参数:使用WOA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

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WOA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:
  7. 对每个样本和特征,计算所有特征子集的边际贡献
  8. 基于Shapley值公式加权平均
  9. 生成蜂群图和重要性条形图
  10. 技术路线
    数据预处理 → 智能优化(WOA) → XGBoost建模 → SHAP解释 → 性能对比






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