【分类模型】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

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🔥 内容介绍

一、引言

阐述机器学习模型可解释性的重要性，引出豪猪算法优化 SVM 及 SHAP 分析的结合，强调其对提升模型透明度的作用。

二、豪猪算法 CPO 与 SVM 的融合

2.1 支持向量机（SVM）基础

介绍 SVM 核心原理，包括寻找最优超平面和核函数运用，说明其在分类问题中的优势与参数选择对性能的关键影响。

2.2 冠豪猪优化算法（CPO）解析

解释 CPO 灵感来源，如冠豪猪防御和觅食行为，阐述其初始化种群、计算适应度、更新位置、选择操作及判断终止条件的步骤。

2.3 CPO - SVM 算法实现步骤

说明数据预处理的归一化操作，讲述 CPO 算法初始化与参数设置，解释适应度值计算及交叉验证评估，介绍个体位置更新、选择操作和终止条件判断，阐述使用最优参数训练 SVM 模型及预测。

三、SHAP 分析原理与应用

3.1 SHAP 值的理论根源

从合作博弈论中 Shapley 值引入，解释如何将其应用于机器学习特征贡献量化，说明参与者、合作收益与目标的对应关系。

3.2 SHAP 计算方法与特点

介绍计算所有特征组合边际贡献的原理，说明近似算法的运用，阐述 SHAP 的一致性、公平性、模型无关性及局部与全局解释能力特点。

3.3 SHAP 在 CPO - SVM 模型中的应用方式

解释如何通过 SHAP 分析计算特征对模型预测的贡献，说明如何通过绘制摘要图、依赖图、力图和决策图等进行可视化分析。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  导入数据

res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集

temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';

T_train = res(temp(1: 240), 13)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';

T_test = res(temp(241: end), 13)';

N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化

[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

t_train = categorical(T_train)';

t_test  = categorical(T_test )';

%%  数据平铺

% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式

% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构

% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致

P_train =  double(reshape(P_train, 12, 1, 1, M));

P_test  =  double(reshape(P_test , 12, 1, 1, N));

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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🌟电力系统方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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1.1 研究背景与意义

在大数据与人工智能深度融合的当下，分类预测模型已成为金融风控、医疗诊断、工业质检、环境监测等领域的核心技术支撑。支持向量机（SVM）作为经典的机器学习分类算法，凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力，以及强大的非线性分类处理能力，在众多领域得到广泛应用。其核心思想是通过核函数将数据映射到高维特征空间，构建最优分类超平面，实现对不同类别样本的精准划分。

然而，SVM 的分类性能高度依赖于关键参数的选取，包括惩罚参数

C

（控制模型对误分类样本的惩罚程度）和核函数参数（如 RBF 核的

σ

，决定数据在高维空间的分布形态）。传统参数优化方法如网格搜索，需遍历大量参数组合，计算效率极低；遗传算法、粒子群优化等算法虽能实现全局寻优，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题，难以充分发挥 SVM 的性能潜力。

人工蜂群优化算法（CPO，Artificial Bee Colony Optimization）作为一种模拟蜜蜂采蜜行为的群智能优化算法，具有寻优机制简单、全局搜索能力强、参数设置少等优势，为解决 SVM 参数优化难题提供了高效途径。同时，随着 “可解释人工智能（XAI）” 理念的普及，仅追求高准确率的 “黑箱” 模型已无法满足实际应用需求 —— 在医疗诊断中，医生需了解模型判断疾病的关键依据；在金融风控中，监管机构要求明确风险评估的核心因素。SHAP（SHapley Additive exPlanations）作为当前主流的模型可解释性工具，能够基于博弈论中的 Shapley 值，量化每个特征对模型预测结果的贡献程度，清晰揭示模型决策的内在逻辑。

因此，本研究提出基于人工蜂群优化算法（CPO）优化支持向量机（SVM）的分类预测模型（CPO-SVM），并结合 SHAP 进行特征贡献分析。该方案不仅能通过 CPO 算法高效搜索 SVM 的最优参数，提升分类准确率与泛化能力，还能借助 SHAP 分析增强模型透明度，让决策过程 “可解释、可追溯、可信任”，为实际领域的分类决策提供科学支撑，具有重要的理论价值与应用意义。

1.2 研究目标

本研究的核心目标围绕 “参数优化 - 性能提升 - 透明解释” 三个维度展开，具体如下：

1. 参数优化目标：构建 CPO-SVM 分类模型，利用人工蜂群算法（CPO）的全局寻优能力，自动搜索 SVM 的最优惩罚参数

   C

   与核函数参数（如 RBF 核的

   σ

   ），解决传统参数优化方法效率低、易陷入局部最优的问题，确保 SVM 在不同数据集上均能发挥最佳性能。

1. 分类性能目标：以公开标准数据集（如 UCI 鸢尾花数据集、乳腺癌数据集、信用卡欺诈数据集）为实验对象，将 CPO-SVM 模型与传统 SVM（网格搜索优化）、随机森林、XGBoost、逻辑回归等主流分类算法进行对比，从分类准确率、召回率、F1 分数、ROC-AUC 等关键指标，验证 CPO-SVM 的性能优势。

1. 可解释性目标：引入 SHAP 分析工具，建立 CPO-SVM 模型的特征贡献分析框架，通过 SHAP 摘要图、依赖图、决策图等可视化手段，量化并展示每个特征对预测结果的正向 / 负向贡献，识别影响分类决策的关键特征，揭示模型决策逻辑，增强模型的透明度与可信度。

二、核心技术原理

2.1 支持向量机（SVM）

2.1.1 SVM 的基本原理

支持向量机（SVM）的核心思想是在特征空间中构建 “最优分类超平面”，使超平面与两类样本之间的 “间隔” 最大，从而实现对新样本的精准分类。对于线性可分数据集，最优分类超平面需满足两个条件：一是能将两类样本完全分开；二是超平面到两类样本中最近样本（支持向量）的距离（间隔）最大。