【分类模型】LSSVM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附Matlab代码实现

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🔥 内容介绍

一、引言：分类任务的精度瓶颈与 “黑箱” 困境

在医疗诊断（如疾病风险分类）、金融风控（如欺诈交易识别）、工业质检（如产品缺陷判定）等核心领域，分类模型的 “预测精度” 与 “决策透明度” 是两大关键诉求。然而，传统分类方案常面临双重挑战：

1. 小样本与非线性场景下精度不足：传统支持向量机（SVM）在处理小样本、高维非线性数据时，需求解复杂二次规划问题，计算成本高且易陷入局部最优；逻辑回归、决策树等模型则难以捕捉数据间的复杂非线性关联，在医疗影像分类、高频交易欺诈识别等场景中，分类准确率常低于 85%，无法满足实际需求；

1. 模型 “黑箱” 属性导致决策不可信：即使部分模型（如深度学习 CNN、复杂集成模型）能实现高精度分类，但其内部决策逻辑难以解释 —— 例如在肿瘤良恶性分类中，医生不仅需要 “良性 / 恶性” 的预测结果，更需知道 “哪些影像特征（如病灶大小、边缘清晰度）支撑该判断”，而传统模型无法量化特征贡献，导致决策可信度低，难以落地高风险场景。

在此背景下，最小二乘支持向量机（LSSVM）+SHAP（SHapley Additive exPlanations） 组合方案应运而生：LSSVM 通过将 SVM 的不等式约束转化为等式约束，简化计算复杂度的同时提升非线性分类精度，尤其适配小样本场景；SHAP 则基于博弈论 Shapley 值原理，量化每个输入特征对分类结果的边际贡献，彻底打破 LSSVM 的 “黑箱” 壁垒，实现 “高精度分类 + 透明化解释” 的双重目标，为高风险领域分类决策提供可靠技术支撑。

二、LSSVM 分类模型：非线性小样本场景的精度利器

最小二乘支持向量机（LSSVM）是传统 SVM 的改进版本，核心优势在于 “简化计算复杂度”“提升小样本非线性拟合能力”，其分类原理与技术优化精准适配高维、非线性、小样本的分类场景，具体设计逻辑如下：

（一）LSSVM 核心分类原理：从约束转化到超平面构建

（二）LSSVM 分类优势：适配小样本与高维场景的核心特性

相较于传统分类模型，LSSVM 在三大关键场景中展现显著优势：

1. 小样本场景：当训练样本量小于 500 时，LSSVM 通过 “结构风险最小化” 原则（而非经验风险最小化），避免模型过拟合 —— 例如在 “少样本肿瘤病理切片分类”（样本量 300）中，LSSVM 的分类准确率较决策树高 12%-15%，较传统 SVM 高 8%-10%，因 LSSVM 的等式约束更易在小样本下找到全局最优超平面；

1. 高维数据场景：在特征维度大于样本量的场景（如文本分类：特征数 1000+，样本量 500），LSSVM 通过核函数映射避免 “维度灾难”，且无需降维预处理 —— 对比 PCA + 逻辑回归方案，LSSVM 可保留更多原始特征信息，分类准确率提升 5%-8%，同时减少降维导致的信息损失；

1. 非线性场景：针对数据非线性关联显著的场景（如 “用户消费行为 - 信用风险” 分类），LSSVM 的 RBF 核函数可灵活刻画复杂映射关系，分类准确率较线性 SVM 高 10%-12%，较 BP 神经网络高 7%-9%，且训练时间仅为 BP 神经网络的 1/3（因无需迭代优化权重）。

三、SHAP 特征贡献分析：LSSVM 分类模型的透明化解构

SHAP 基于博弈论中的 Shapley 值，通过 “公平分配特征贡献” 的逻辑，量化每个输入特征对 LSSVM 分类结果的影响，实现从 “分类结果” 到 “决策依据” 的透明化拆解，具体实现逻辑与可视化方案如下：

（一）SHAP 适配 LSSVM 的核心原理：从 Shapley 值到特征贡献量化

LSSVM 作为黑箱模型，其分类决策依赖核函数映射后的高维超平面，传统方法无法直接关联原始特征与分类结果；SHAP 通过以下步骤实现特征贡献量化：

1. Shapley 值计算逻辑：对于某样本的分类结果（如 “信用风险 - 高风险”），Shapley 值计算 “该特征存在时的分类概率” 与 “该特征不存在时的分类概率” 之差，并通过所有可能的特征子集组合取平均，得到该特征的 “净贡献值”，数学公式为：

⛳️ 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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🌟 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

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