Matlab【独家原创】基于DOA-CNN-LSTM-Attention-SHAP可解释性分析的分类预测

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

(DOA-CNN-LSTM-Attention+SHAP)基于豺算法优化卷积神经网络结合长短期记忆神经网络结合注意力机制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DOA-CNN-LSTM-Attention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！

3.豺优化算法Dhole optimization algorithm，DOA。灵感来自于豺的社会和狩猎活动，特别是它们的声音交流和协调技术。于2025年7月最新发表在JCR 1区，中科院3区 SCI期刊 Cluster Computing。

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

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