ELM极限学习机回归+SHAP分析，Matlab代码实现，通过SHAP方法量化特征贡献，构建可解释的回归模型，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角

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一、引言

极限学习机（ELM）作为一种高效的单隐层前馈神经网络，在回归任务中凭借快速的训练速度和良好的泛化性能备受关注。然而，与许多深度学习模型类似，ELM 也存在 “黑箱” 问题，难以直观理解模型决策过程中各特征的贡献程度。SHAP（SHapley Additive exPlanations）是一种基于博弈论的可解释性方法，能够量化每个特征对模型预测结果的贡献，为打破模型黑箱、提供全局及局部解释视角提供了有效途径。本文将详细介绍如何在 Matlab 中实现 ELM 极限学习机回归与 SHAP 分析的结合，构建可解释的回归模型。

二、ELM 与 SHAP 原理简介

2.1 极限学习机（ELM）

ELM 的核心在于其独特的训练机制。对于单隐层前馈神经网络，传统方法需要迭代调整输入层到隐藏层、隐藏层到输出层的所有参数，而 ELM 在训练时，输入层到隐藏层的连接权值和隐藏层神经元的偏置可随机生成，仅需通过最小二乘法一次性求解隐藏层到输出层的权值，大大减少了训练时间和计算复杂度，同时在回归和分类任务中都能取得较好的性能 。

2.2 SHAP 值

SHAP 值基于博弈论中的 Shapley 值概念，用于衡量每个特征对模型预测结果的边际贡献。对于一个给定的样本，SHAP 值通过计算所有可能的特征组合下，加入或移除某个特征时模型预测值的变化，取其平均值作为该特征的 SHAP 值。在全局层面，SHAP 值可以展示各个特征对模型预测的总体重要性；在局部层面，能解释单个样本的预测结果是如何由各个特征贡献的，从而实现对模型的全面可解释性分析。

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