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原创【MATLAB】史上最全的15种回归预测算法全家桶

大家吃一顿火锅的价格便可以拥有15种回归预测算法，绝对不亏，知识付费是现今时代的趋势，而且都是我精心制作的教程，有问题可随时反馈~也可单独获取某一算法的代码（见每一算法介绍后文）~

2024-02-20 09:33:32 4101 3

原创 Python | 随机搜索参数优化的LGBM+SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法

本文介绍了一个Python机器学习教程系列，包含数据应用、算法理论和SHAP可解释性分析三部分内容。重点展示了SHAP工具在模型解释中的优势，能够直观可视化特征重要性，解决论文评审常见问题。教程提供了完整的LGBM回归预测代码，涵盖数据预处理、模型训练、评估指标计算和多种可视化功能（特征热图、散点密度图等）。特别介绍了随机搜索参数优化算法的高效性，并详细说明了代码实现过程，包括结果保存为MAT文件、模型持久化等功能。适合机器学习初学者使用，需预先配置Anaconda环境。

2025-11-29 16:17:32 579

原创 Python | 贝叶斯搜索参数优化的LGBM+SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法

摘要：本文介绍了一个基于Python的机器学习教程系列，重点涵盖XGBoost模型、SHAP可解释性分析和贝叶斯参数优化。教程包含数据预处理、模型训练、评估指标计算（R2、MAE等）、SHAP特征重要性可视化（beeswarm图等）、参数优化策略及结果保存功能。程序可自动输出模型评估指标、特征相关性热图和预测结果，适用于科研论文的可解释性分析需求。教程附带详细注释代码和Anaconda环境配置指南，适合各层次学习者使用。

2025-11-27 21:46:17 222

原创 Python | LGBM+SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法

摘要：本文介绍了一个基于LightGBM和SHAP的回归预测算法教程，适用于多领域连续变量预测。教程包含数据预处理、模型训练与评估、SHAP可解释性分析及可视化模块，支持地球科学、医学、经济等跨学科应用。程序采用80%:20%的训练测试比例，自动保存模型结构和评估指标，提供特征相关性热图、散点密度图等可视化工具，并详细注释了从数据读取到结果输出的完整流程。配套环境配置指南和示例数据帮助初学者快速上手。

2025-11-26 21:59:01 393

原创 Python | 网格搜索参数优化的XGBoost+SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法

本文介绍了一个完整的Python机器学习项目流程，包含XGBoost回归预测、网格搜索参数优化和SHAP可解释性分析。主要内容包括：1）数据预处理、模型训练与评估；2）网格搜索原理及其在参数优化中的应用；3）SHAP理论及可视化方法（如beeswarm图）对模型特征重要性的解释；4）其他可视化技术（热图、散点密度图等）。文章提供了详细的代码实现（含10个步骤的主程序），并强调这些方法能显著提升论文质量，特别是回答审稿人关于模型可解释性的问题。适合机器学习初学者和科研人员参考使用。

2025-11-25 12:25:14 778

原创 Python | 随机搜索参数优化的XGBoost+SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法

本文介绍了一个Python机器学习教程系列，涵盖数据应用、算法理论和SHAP可解释性分析。重点展示了XGBoost模型结合随机搜索参数优化和SHAP解释工具的应用，包括特征相关性热图、散点密度图等可视化方法。文章提供了完整的代码实现流程，从数据读取、模型训练到结果评估和可视化分析，特别强调了SHAP在提升模型可解释性和论文价值中的作用。教程适合各类梯度提升模型使用者，并包含详细的环境配置指南，帮助初学者快速上手实践。

2025-11-24 12:38:28 1018

原创 Python | 贝叶斯搜索参数优化的XGBoost+SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法

本文预告了一个Python教程系列，涵盖数据应用、算法理论和SHAP可解释性分析等内容。重点介绍了SHAP工具在提升论文可解释性方面的价值，能回答模型物理解释等问题。文章展示了三种可视化方法：特征相关性热图、散点密度图和贝叶斯优化参数图，详细解析了贝叶斯优化的智能调参原理及其对高成本模型的适用性。最后提供了代码获取方式和Anaconda安装指南，适合Python初学者快速上手进行XGBoost+SHAP的可解释性回归分析与可视化。

2025-11-23 16:22:15 458

原创 Python | XGBoost+SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法

本文介绍了一个基于XGBoost和SHAP的回归预测Python教程。教程包含10个特征值和1个目标值的数据集，适用于多领域回归预测需求，如环境科学、医学、经济等。重点讲解了XGBoost算法原理及其优于传统GBDT的特性，包括二阶导数优化、抗过拟合机制和高效计算。同时详细阐述了SHAP理论，该解释性方法能公平评估各特征对预测结果的贡献。教程还提供了特征相关性热图、散点密度图等可视化工具，并包含完整代码获取方式和环境配置指南。适用于需要构建可解释预测模型的研究人员和开发者。

2025-11-22 19:42:25 1232

原创多源数据融合中权重权重分配利器：变异系数法，让数据告诉你谁重要

变异系数法是一种客观赋权方法，通过计算指标的相对离散程度来确定权重。其核心思想是：波动大的指标信息量更丰富，应给予更高权重。算法步骤包括数据标准化（可选）、计算均值和标准差、求变异系数（CV=标准差/均值）并归一化得出权重。该方法操作简单、客观性强，适用于多指标评价和综合排序。但仅考虑离散度，可结合其他方法提升科学性。示例中，城市发展评价指标GDP等通过CV计算权重，差异明显的指标权重更高。

2025-10-30 13:10:17 306

原创多源数据融合中权重不再靠感觉！熵权法帮你科学量化指标重要性

熵权法：客观赋权的数据驱动方法熵权法是一种基于信息熵的多指标赋权技术，通过计算指标离散度客观确定权重。其核心原理是：指标数据变化越大、区分样本能力越强，则权重越高。该方法包含四个步骤：数据标准化计算指标比例计算熵值确定权重优势在于客观性强、操作简单，适用于绩效考核、城市评价等多指标决策场景。但需注意，单纯依赖数据可能忽略实际业务需求，建议结合主观方法综合评估。

2025-10-29 12:17:03 300

原创多源数据融合中做决策不再靠直觉！层次分析法（AHP）帮你科学选方案

层次分析法(AHP)是一种科学决策方法，通过构建层次结构、两两比较打分、计算权重和一致性检验，将复杂决策问题量化处理。该方法将决策分解为目标层、准则层和方案层，采用1-9标度法构建判断矩阵，计算特征向量得到权重，并通过一致性检验确保结果可靠。AHP具有层次清晰、定性定量结合、适用广泛的特点，适用于工程管理、金融决策等多种场景。结合CRITIC权重法可进一步提升决策客观性。

2025-10-28 12:23:42 293

原创多源数据融合中多指标评价利器：CRITIC权重法，你真的会用吗？

CRITIC权重法是一种客观赋权的多指标评价方法，通过指标标准差和相关性计算权重。其核心思想是：离散程度大且相关性低的指标信息量更大，应赋予更高权重。算法步骤包括数据标准化、计算标准差和相关系数、评估冲突量，最终综合得出各指标权重。相比主观赋权法，CRITIC方法完全基于数据驱动，避免了专家打分的主观性，适用于城市竞争力评估等多指标决策场景。该方法兼顾指标区分度和独立性，计算简单高效，是科学评价指标重要性的有效工具。

2025-10-27 11:34:09 488

原创【科研可视化】这张“雷达图”，让模型性能一眼看透！

这篇科研文章探讨了雷达图在机器学习模型性能对比中的高效可视化应用。文章指出，雷达图能直观展示不同模型（如RF、SVM、LSTM等）在多维指标（RMSE、MAE、R²等）下的表现，帮助快速识别最优算法、稳定性及过拟合情况。该图表适用于遥感反演、时序预测和多源数据融合等研究领域，既能提升论文视觉冲击力，又能降低理解门槛。文中还提供了MATLAB实现代码，强调配色、字体和归一化处理的重要性。作者认为，优秀的可视化不仅是数据展示，更是科研思维的延伸，能为论文和汇报增添叙事维度。

2025-10-23 20:02:05 355

原创一文读懂！疯狂自适应樽海鞘分类预测算法的核心理论

摘要：本文介绍了一种改进的"疯狂自适应樽海鞘分类预测算法"，该算法在传统樽海鞘优化算法(SSA)基础上进行三大创新：1)引入数据复杂度评估因子，实现自适应搜索策略；2)采用动态步长调整机制，平衡探索与开发；3)加入分类损失引导，使优化更聚焦分类精度。实验显示，该算法在处理复杂数据时分类精度提升8%-15%，收敛速度提高30%-50%，特别适合处理高维、非线性、不平衡数据分类任务，且参数设置简单，计算效率高。

2025-08-27 12:50:59 577

原创机器学习绘图神器！导师赞不绝口的高质量可视化PPT绘图模版！

🔹 想画一个，却被 PPT、Visio 折磨得抓狂？🔹 论文里需要，找不到高质量的素材？🔹 讲座课件想展示，但手绘不清楚？别急！在这里你可以一键获取的机器学习可视化图表！🚀。

2025-03-26 18:40:55 588

原创盘点那些备受审稿专家青睐的PPT技术流程图

在科研论文、项目申报或学术汇报中，技术流程图不仅是逻辑的直观呈现，更是审稿专家评估研究严谨性与创新性的重要依据。例如，国自然项目中常用的“分栏式”框架（左侧逻辑思路、中间核心步骤、右侧研究方法），通过层次分明的布局强化逻辑链。例如，某生物医学论文采用“蓝-灰-白”三色搭配，关键步骤用深蓝标注，辅助说明用浅灰，整体协调且重点突出。：推荐使用无衬线字体（如思源黑体、Arial），字号统一为18-24pt，标题加粗，注释缩小至14pt，确保投影与印刷场景下的可读性5。那些备受审稿专家青睐的PPT技术流程图。

2025-03-21 10:14:33 1353 3

原创重磅！2025年中科院预警期刊名单正式发布！

2025年预警期刊名单的发布，再次敲响了学术规范的警钟。科研人员需以“质量为王”，通过正规渠道投稿，并持续关注中科院等权威平台的动态更新。唯有维护健康的学术生态，才能推动中国科研在全球舞台上走得更远、更稳。

2025-03-20 21:43:27 3465

原创【MATLAB】基于VMD-SSA-GRU的回归预测模型

基于VMD-SSA-GRU的回归预测模型是一种集成了变分模态分解（VMD）、同步滑动平均（SSA）和门控循环单元（GRU）的复杂时间序列预测方法。下面将详细介绍这三种技术结合在一起时的基本理论。变分模态分解（VMD）: 变分模态分解是一种信号处理技术，用于将非线性和非平稳信号分解为一组固有模态函数（IMFs），这些IMFs具有不同的频率特性。VMD通过优化算法来确定信号的内在频率成分，使得每个IMF都是一个局部振荡信号，并且满足一定的正交性条件。VMD的优势在于能够处理具有不同频率和幅度变化的复杂信号。

2024-05-27 09:16:09 1320

原创【MATLAB】基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型

基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型是一种结合了多种时间序列分析和机器学习技术的综合模型。下面我将分别介绍这三个组成部分的基本原理，并解释它们是如何结合起来进行回归预测的。变分模态分解（VMD）: 变分模态分解（VMD）是一种用于信号处理的时频分析方法。它通过将一个复杂信号分解为一系列具有不同中心频率和频率宽度的固有模态函数（IMFs）。这些IMFs可以看作是信号的内在振荡模式，它们具有不同的频率特性和能量分布。VMD的目标是自动地将信号分解为一组优化的IMFs，以更好地表示信号的内在结构。

2024-05-24 09:50:20 914

原创【MATLAB】基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型

基于EMD-PCA-LSTM的回归预测模型是一种结合了经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）、主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的复杂回归序列预测方法。下面分别介绍这三个组成部分的基本原理以及它们是如何结合在一起的。经验模态分解（EMD）

2024-05-23 21:20:17 817

原创【MATLAB】GA_ELM神经网络时序预测算法

GA_ELM（Genetic Algorithm and Extreme Learning Machine）是一种结合了遗传算法和极限学习机的神经网络时序预测算法。它的核心思想是通过使用遗传算法来优化极限学习机的权重和偏差，从而提高预测模型的性能。下面是GA_ELM算法的详细介绍：极限学习机（ELM）简介：极限学习机是一种单隐层前馈神经网络，具有快速训练和良好的泛化性能。ELM的主要思想是随机初始化输入层到隐层的权重和偏差，并以快速的方式计算输出层的权重。

2024-04-13 23:00:14 701

原创 Word一打开背景色全黑了，如何解决~

三天假期，大家应该没学习的吧！哈哈哈，可是 office Word 趁大家玩的时候，偷偷加了个夜间模式，而且还是默认模式。一打开就是乌漆嘛黑一片黑底白字的 Word，这丑的样子让我无能为力，看的我头大。如图所示，即为恢复三天前Word的状态，且上方菜单栏：视图中没有切换模式的按钮了。可以实现正文部分的黑底白底的切换，但边界是黑的，还是很丑。找了半小时的系统按钮，终于被我找到解决方案了！5、如此就可以开开心心的写论文，做实验了。4、但是，白色又太刺眼，为了。，我们通常又进行如下操作。

2024-04-07 10:04:36 33424

原创【MATLAB】GA_BP神经网络时序预测算法

GA_BP神经网络时序预测算法是一种结合了遗传算法(GA)和反向传播(BP)神经网络的时序预测方法。它利用了遗传算法的全局搜索和优化能力，以及BP神经网络的学习和逼近能力，可以更有效地预测时序数据。具体步骤如下：初始化神经网络的权重和偏置，并设置遗传算法的参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等。将遗传算法应用于神经网络的权重和偏置的优化过程。首先，随机生成一定数量的个体作为初始种群，然后通过选择、交叉、变异等操作来优化种群中的个体，以找到最优解。使用BP算法对神经网络进行训练。

2024-04-05 21:31:02 1515 3

原创【MATLAB】PSO_BP神经网络时序预测算法

PSO_BP神经网络时序预测算法是一种结合了粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)神经网络的时序预测方法。它利用了PSO算法的全局搜索能力和BP神经网络的优化能力，能够更准确地预测时序数据。具体步骤如下：初始化神经网络的权重和偏置，并设置PSO算法的参数，如粒子数量、最大迭代次数等。将PSO算法应用于神经网络的权重和偏置的优化过程。在每次迭代中，粒子根据自身的位置和速度更新规则来调整权重和偏置，以找到最优解。使用BP算法对神经网络进行训练。

2024-04-03 17:45:43 655

原创【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法

GA_BP神经网络回归预测算法是一种将遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network, BPNN）结合的优化算法，用于解决回归预测问题。以下是该算法的理论基础的详细介绍：遗传算法（Genetic Algorithm, GA）：遗传算法是一种模拟进化过程的优化算法，基于生物进化的原理，通过模拟自然选择、交叉和变异等操作，逐步优化解空间中的解。

2024-04-02 15:50:03 744

原创【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测算法（适用光伏发电回归预测等）

PSO_BP神经网络回归预测算法是一种结合了粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和反向传播算法（Back Propagation, BP）的神经网络回归预测算法。该算法主要用于解决回归问题，即通过训练神经网络模型来预测连续型输出变量。PSO_BP算法的基本思想是通过粒子群优化算法来优化神经网络的权重和偏置，以提高神经网络的拟合能力和泛化能力。粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食的行为来寻找最优解。

2024-04-01 17:32:52 595

原创中科院《国际期刊预警名单》

针对中国科研界和科研管理部门关注的痛点问题，《预警名单》从期刊评价视角助力解决。《预警名单》采用专家咨询方式建立评价维度和指标，基于客观数据确定预警期刊。预警级别为高、中、低三个等级，预警风险依次减弱。

2024-03-11 08:45:35 2181

原创【MATLAB】语音信号识别与处理：移动中位数滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

附出图效果如下：附视频教程操作：【MATLAB】语音信号识别与处理：移动中位数滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱代码见视频及附件~

2024-03-11 08:43:41 773

原创运行时错误‘53’：文件未找到：MathPage.WLL。Word粘贴复制时报错解决方案！

1、打开everything软件，搜索MathPage.WLL，复制一下MathPage.WLL这个文件，要根据自己电脑是32位还是64位区分哦。2、打开 C:\Program Files\Microsoft Office\root\Office16 目录，粘贴 MathPage. WLL 到里面替换即可。最近写文章使用 Word 时，粘贴复制总是出现这个报错，不能 ctrl+c 和 v 好叫人苦恼。百度大致检索了一些过程，仍然有必要记录自己的问题解决过程。文件未找到：MathPage.WLL。

2024-03-10 13:34:33 6486 4