CPO-SVM分类预测+特征贡献SHAP分析，通过特征贡献分析增强模型透明度，Matlab代码实现，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角

代码功能

该Matlab代码实现了一个基于CPO-SVM冠豪猪算法优化支持向量机的数据分类模型，结合了SHAP可解释性分析，CPO选择最佳的SVM参数c和g。
SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差 。gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练与预测的速度。
冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer, CPO)是一种新型的智能优化算法，该成果于2024年发表在SCI期刊Knowledge-Based Systems上。CPO算法受到冠豪猪的防御机制和觅食行为的启发，通过模拟冠豪猪的视觉、听觉、气味和物理攻击等行为，实现了对优化问题的高效求解。CPO算法的核心在于其独特的搜索机制，包括觅食阶段、群体协作阶段和自卫阶段，这些阶段共同作用，使得算法能够在复杂的搜索空间中找到最优解。
CPO-SVM+特征贡献SHAP分析，通过特征贡献分析增强模型透明度，Matlab代码实现，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角
该代码实现了一个基于CPO-SVM分类预测的数据分类模型，结合了SHAP可解释性分析，主要功能包括：

1. 数据预处理与划分
2. CPO-SVM分类预测模型构建与训练
3. 分类性能评估（准确率/混淆矩阵）
4. 训练过程可视化
5. 特征重要性分析（SHAP值）

算法步骤

1. 数据准备阶段

   • 导入Excel数据集（最后一列为类别标签）
   • 分析数据维度（特征数/类别数/样本量）
   • 随机打乱数据集
   • 按类别分层划分训练集(70%)和测试集(30%)

2. 数据预处理

   • 特征数据归一化（mapminmax）

3. CPO-SVM分类预测模型构建

4. 模型训练

5. 性能评估

   • 计算训练/测试集准确率
   • 绘制预测结果对比曲线
   • 生成混淆矩阵

6. SHAP可解释性分析

   • 计算测试样本的SHAP值
   • 绘制特征重要性排名
   • 生成特征依赖图

技术路线

运行环境要求

1. MATLAB版本：≥2020b
2. 自定义函数依赖：
   • SHAP值计算
   • SHAP可视化

应用场景

1. 序列分类：
   • 设备故障诊断
   • 医疗信号分类
2. 特征可解释性分析：
   • 识别关键影响因素
   • 模型决策过程解释
   • 高维特征重要性排序

注意：实际应用中需根据数据特性调整输入维度。SHAP分析部分计算成本较高，可通过减少numShapSamples参数控制样本量。

数据集

完整代码私信回复CPO-SVM分类预测+特征贡献SHAP分析，通过特征贡献分析增强模型透明度，Matlab代码实现