SHAP分析 | 基于GRU神经网络的回归预测模型，结合SHAP可解释性分析MATLAB实现

已于 2025-11-23 14:30:41 修改
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分类专栏： # GRU门控循环单元 文章标签： GRU神经网络 回归预测模型 SHAP可解释性分析
于 2025-11-23 14:29:44 首次发布
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这是一个基于GRU神经网络的回归预测模型，结合SHAP可解释性分析的完整MATLAB实现。下面是对代码的全面分析：

主要功能

使用门控循环单元(GRU) 神经网络进行回归预测，并通过SHAP值分析提供模型可解释性，全面评估特征重要性。

算法步骤

1. 数据预处理流程

  • 导入Excel数据文件
  • 随机打乱数据集顺序
  • 划分训练集(70%)和测试集(30%)
  • 数据归一化
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