目录
1、代码简介
2、代码运行结果展示
3、代码获取
1、代码简介
(BiTCN-BiGRU+SHAP)基于双向时间卷积网络结合双向门控循环单元的数据多输入单输出+SHAP可解释性分析的分类预测模型
由于BiTCN-BiGRU在使用SHAP分析时速度较慢，程序中附带两种SHAP的计算文件(正常版和提速版本)，具体使用教程见使用步骤文件(你的数据适合哪种均有说明)，十分简单用哪个调用哪个即可！！！
1、在机器学习和深度学习领域，模型复杂度的不断攀升使得决策过程的可解释性成为研究热点。模型如何做出决策、判断依据的合理性以及特征依赖状况等问题，都亟需科学的分析方法来解答。在此背景下，SHAP（SHapley Additive exPlanations）凭借其坚实的理论基础和强大的解释能力应运而生。
2、SHAP 构建于博弈论中的 Shapley 值概念，能够为任意机器学习模型提供局部与全局的解释。其核心思想是将模型预测值分解为每个特征的贡献之和，通过计算特征加入模型时对预测结果的边际贡献，量化各特征对最终决策的影响程度。这种方法不仅能够揭示模型对单一样本的决策逻辑，还可以从整体层面分析模型对不同特征的依赖模式，识别出被过度依赖或忽略的关键特征。
3、相较于传统机理模型受困于各种复杂力学方程，难以平衡预测精度与可解释性的局限，采用机器学习和与 SHAP 的混合建模框架，实现了预测性能与解释能力的有机统一。该框架在保障回归模型高精度预测的同时，利用 SHAP 的特征贡献分析能力，将模型的决策过程以直观且符合数学逻辑的方式呈现，为模型优化与决策支持提供了重要依据，有望在多领域复杂系统建模中发挥关键作用。
代码解释：(下图为采用提速版本的结果)
1.无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！
2.需要其他算法优化的都可以定制！
注：
1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上，可实现二分类和多分类
2️⃣、代码中文注释清晰，质量极高
3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图，如下所示
4️⃣、赠送测试数据集，可以直接运行源程序。 适合新手小白
2、代码运行结果展示
3、代码获取
点击下方了解更多！
