GRU门控循环单元回归+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

在时间序列预测和回归分析领域，GRU（门控循环单元）作为一种改进的循环神经网络（RNN）结构，因其能够有效处理数据中的长期依赖关系，在众多场景中展现出良好的性能。然而，与许多深度学习模型一样，GRU 也存在 “黑箱” 特性，难以直观了解模型在做出预测时各输入特征的具体贡献。SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法基于博弈论原理，能够量化每个特征对模型预测结果的影响，为打破模型黑箱、提供全局和局部解释视角提供了有效途径。本文将详细介绍如何结合 GRU 门控循环单元回归与 SHAP 分析，构建可解释的回归模型。

二、GRU 与 SHAP 原理简介

2.1 GRU 门控循环单元

GRU 由重置门（reset gate）和更新门（update gate）两个门控结构组成。重置门决定了如何将新的输入信息与前一时刻的记忆相结合，更新门则控制前一时刻的记忆有多少保留到当前时刻。这种门控机制使得 GRU 能够有效避免传统 RNN 中的梯度消失和梯度爆炸问题，更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。在回归任务中，GRU 可以对具有时序特征的数据进行建模，学习输入特征与目标变量之间的复杂关系，从而实现精准预测。

2.2 SHAP 值

SHAP 值基于博弈论中的 Shapley 值概念，旨在衡量每个特征对模型预测结果的边际贡献。对于给定的样本，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，并取其平均值作为该特征的 SHAP 值。从全局角度，SHAP 值可以展示各个特征对模型预测的总体重要性；从局部角度，能够解释单个样本的预测结果是如何由各个特征贡献的，从而实现对模型决策过程的全面解释。

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