【分类模型】NGO-LSSVM北方苍鹰算法优化最小二乘支持向量机分类预测+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-优快云博客

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

1.1 研究背景与意义

在人工智能与数据科学快速发展的当下，分类预测模型已广泛应用于金融风险评估、医疗疾病诊断、工业质量检测、环境监测等众多领域。分类模型的准确性与可靠性直接决定了决策的科学性，而传统分类算法如逻辑回归、普通支持向量机等，在面对高维、非线性、小样本数据时，常存在泛化能力弱、参数优化困难等问题。

最小二乘支持向量机（LSSVM）作为支持向量机（SVM）的改进算法，通过将二次规划问题转化为线性方程组求解，大幅降低了计算复杂度，在非线性分类任务中展现出良好性能。然而，LSSVM 的分类效果高度依赖于核函数参数与正则化参数的选取，传统参数优化方法（如网格搜索、遗传算法）存在寻优效率低、易陷入局部最优的缺陷，限制了其在复杂场景中的应用。

北方苍鹰算法（NGO）是一种模拟北方苍鹰捕食行为的新型群智能优化算法，具有收敛速度快、全局寻优能力强、参数设置少等优势，为解决 LSSVM 参数优化难题提供了新思路。同时，随着 “可解释 AI（XAI）” 理念的普及，仅依靠高准确率的 “黑箱” 模型已无法满足实际需求，尤其是在医疗、金融等对决策透明度要求极高的领域，亟需通过有效的特征贡献分析方法，揭示模型决策的内在逻辑。SHAP（SHapley Additive exPlanations）作为当前主流的可解释性分析工具，能够量化每个特征对模型预测结果的贡献程度，为模型的可靠性验证与优化提供重要支撑。

因此，本研究提出基于北方苍鹰算法优化最小二乘支持向量机（NGO-LSSVM）的分类预测模型，并结合 SHAP 进行特征贡献分析。该方案不仅能通过 NGO 算法高效优化 LSSVM 参数，提升分类 accuracy，还能借助 SHAP 分析增强模型透明度，让决策过程 “可知、可溯、可信”，具有重要的理论研究价值与实际应用意义。

1.2 研究目标

本研究的核心目标可分为以下三个层面：

参数优化目标：构建 NGO-LSSVM 分类模型，利用北方苍鹰算法（NGO）的全局寻优能力，自动搜索 LSSVM 的最优核函数参数（如 RBF 核的 σ 值）与正则化参数（γ 值），解决传统参数优化方法效率低、易陷入局部最优的问题，提升模型的泛化能力与分类准确率。

分类性能目标：以公开数据集（如 UCI 数据集、医疗诊断数据集等）为实验对象，将 NGO-LSSVM 模型与传统 LSSVM（网格搜索优化）、SVM、随机森林、XGBoost 等主流分类算法进行对比，验证 NGO-LSSVM 在分类 accuracy、召回率、F1 分数、ROC-AUC 等指标上的优势。