实用指南：198种组合算法+优化XGBoost+SHAP分析+新数据预测！机器学习可解释分析，强烈安利，粉丝必备！
198种组合算法+优化XGBoost+SHAP分析+新数据预测！机器学习可解释分析，强烈安利，粉丝必备！！主要功如下：
主要功能
- 多输出回归预测：使用XGBOOST对多变量回归内容进行预测
- 智能超参数优化：使用DBO算法优化XGBOOST树数、深度
- 对比分析：比较优化前后模型的预测精度（RMSE、R²、MAE）
- 可解释性分析：计算SHAP值分析特征重要性
- 新数据预测：训练结束后可对新数据进行预测
9种映射方法，种群初始值选择,改进智能算法
label=1 对应 tent 映射
label=2 对应 chebyshev 映射
label=3 对应 singer 映射
label=4 对应 logistic 映射
label=5 对应 sine 映射
label=6 对应 circle 映射
label=7 对应 立方映射
label=8 对应 Hénon 映射
label=9 对应广义Logistic映射
智能算法包括：
1、PSO 粒子群
2、SSA 麻雀
3、ZOA 斑马
4、WOA 鲸鱼群
5、WSO 白鲨
6、GWO 灰狼
7、GA 遗传算法
8、C_PSO 横向交叉粒子群
9、COA 小龙虾
10、DA 蜻蜓
11、IGWO 改进灰狼
12、SMA 黏菌
13、RIME 雾凇/霜冰
14、NRBO 牛顿-拉夫逊优化算法
15、CPO 冠豪猪
16、DBO 蜣螂
17、E-WOA 改进鲸鱼群
18、FSA 火焰鸟
19、GEO 金鹰
20、GoldSA 黄金正弦
21、LVY 常青藤
22、KOA 开普勒
目前有9*22=198种智能算法组合
逻辑关联流程
数据导入 → 归一化 → 划分训练/测试集 → 优化参数 → 训练优化后模型 →
预测结果 → 与未优化对比 → 指标计算与可视化 → SHAP分析 → 新数据预测
算法步骤详解
- 数据预处理
• 从Excel读取5个输入特征，1个输出目标
• 使用mapminmax归一化到[0,1]区间
否打乱样本顺序（80%训练，20%测试）就是• 可选择 - 智能优化阶段
• 优化算法：DBO（蜣螂优化算法）
• 优化变量：树数、深度
• 目标函数：验证集上的RMSE误差
• 混沌映射：支持9种混沌映射初始化（默认tent映射） - 模型构建
输入 →xgboost→ 输出 - 训练配置
XGBOOST - 评估与对比
• 对比模型：相同数据下的未优化RF
• 评估指标：RMSE、R²、MAE
• 可视化：
• 迭代曲线
• 雷达图对比
• 预测值对比曲线
• 误差百分比图
• 回归拟合图 - 可解释性分析
• 计算SHAP值分析各输入特征对输出的贡献度 - 应用阶段
• 加载新内容并进行预测
• 结果保存到Excel
关键技术路线 - 智能优化：优化参数
- 混沌理论：应用混沌映射提升优化算法多样性
- 模型可解释性：SHAP值分析特征重要性
- 全面可视化：多种图形化结果展示
运行环境要求
• 软件：MATLAB2020
• 依赖工具箱：
• OA_ToolBox\ - 智能优化算法工具箱
• spider_plot\ - 雷达图绘制工具箱
• 数据文件：
• 回归数据.xlsx - 训练数据
• 新的多输入.xlsx - 预测材料
输出结果 - 数值结果：优化前后各项指标对比表格
- 图形结果：迭代曲线、雷达图、预测对比图、误差分析图等
- 模型资料：训练好的网络
- 预测结果：新材料的预测值保存为Excel文件
应用场景
- 科研论文：献出完整的优化-评估-解释流程，可直接生成论文图表
- 数模比赛：适用于数学建模比赛的回归问题
- 场景预测：
• 金融风险评估
• 销售量预测 - 特征工程：通过SHAP分析识别关键特征
- 算法对比：验证智能优化算法对传统
网络的改进效果
注意：代码中使用的可增强优化算法的全局搜索能力，避免早熟收敛。SHAP分析部分需确保特征名称（featureNames）与实际资料匹配。
浙公网安备 33010602011771号