Matlab也能实现可解释编码器了！Transformer编码器+SHAP分析，模型可解释创新表达！

原创于 2025-06-13 21:51:44 发布 · 529 阅读

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🔥 内容介绍

一、技术融合背景与优势

1.1 Transformer 编码器的优势

Transformer 编码器基于自注意力机制，能并行处理输入序列，有效捕捉长距离依赖关系，在自然语言处理、时间序列预测等领域表现出色。对于复杂数据（如多变量时间序列、图像特征），其可通过多头注意力机制从不同维度提取特征，相比传统循环神经网络（如 LSTM），在处理长序列时计算效率更高，且无梯度消失问题。

1.2 SHAP 分析的作用

SHAP 值基于博弈论中的 Shapley 值概念，可量化每个输入特征对模型输出的贡献。通过计算特征的 SHAP 值，能够清晰解释模型预测结果的依据，例如在预测任务中，判断哪些特征推动了预测值上升或下降，解决深度学习模型 “黑箱” 问题。

1.3 二者结合的创新点

将 Transformer 编码器应用于预测任务（如回归、分类），再利用 SHAP 分析挖掘编码器内部特征交互与决策逻辑，可实现 “高精度预测 + 透明化决策” 双重目标。例如，在时间序列预测中，既能利用 Transformer 捕捉序列的复杂模式，又能通过 SHAP 值揭示不同时刻、不同变量对预测结果的影响程度，为模型优化与业务决策提供依据。

二、模型构建与 SHAP 分析流程

2.1 基于 Transformer 编码器的模型构建

以时间序列预测为例（如电力负荷预测、股票价格预测）：

数据预处理
：对输入数据进行归一化、缺失值填充等处理，将时间序列转换为固定长度的序列片段（如过去 100 个时间步作为输入，预测未来 1 个时间步）。
Transformer 编码器结构
：
- 输入层
  ：将序列映射到高维嵌入空间（如通过 Embedding 层）；
- 多头注意力层
  ：并行计算多个注意力头，捕捉不同维度的特征依赖；
- 前馈神经网络层
  ：对注意力输出进行非线性变换；
- 输出层
  ：根据任务类型（回归或分类）输出预测结果。
模型训练
：使用合适的损失函数（如均方误差用于回归，交叉熵损失用于分类）和优化器（如 Adam）训练模型。

2.2 SHAP 分析实现步骤

计算 SHAP 值
：利用 SHAP 库（如shap包）对训练好的 Transformer 模型进行分析。SHAP 通过近似算法（如 TreeSHAP、KernelSHAP）高效计算每个样本中各特征的 SHAP 值。
可视化分析
：
- SHAP Summary Plot
  ：展示所有样本中各特征的 SHAP 值分布，可直观判断哪些特征对模型输出影响较大，以及特征与输出的正 / 负相关性。
- SHAP Dependence Plot
  ：分析单个特征的 SHAP 值与特征值的关系，揭示特征对预测结果的非线性影响。
- SHAP Force Plot
  ：针对单个样本，可视化每个特征的 SHAP 值如何推动预测结果向某个方向变化，帮助理解模型对特定样本的决策逻辑。