基于DNN+SHAP可解释性分析的回归预测 Matlab代码(多输入单输出)

最新推荐文章于 2025-08-10 13:03:55 发布

原创最新推荐文章于 2025-08-10 13:03:55 发布 · 634 阅读

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#dnn #回归 #matlab

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🔥 内容介绍

一、起底回归预测与 DNN

1.1 回归预测的多面应用

宝子们，今天咱来聊聊超厉害的回归预测以及深度神经网络（DNN）在其中的神助攻。先来说说回归预测，它就像是一个预言家，在好多领域都发挥着超重要的作用。

在金融领域，那可是离不开回归预测。就比如说预测股票价格，分析师们通过研究各种经济指标、公司财务数据等因素，利用回归预测模型，试图找到这些因素和股票价格之间的关系，从而预测股票未来的走势。这对于投资者来说太关键啦，能帮助他们决定什么时候买入，什么时候卖出，简直就是投资路上的指南针。再比如预测房价，考虑地段、房屋面积、周边配套等自变量，来预测房价这个因变量，无论是买房自住还是投资房产，都能给咱提供重要参考。

医疗领域也少不了回归预测。研究人员可以通过回归分析来分析不同种族之间的生存率差异，以便找出可能的原因；或者通过回归分析来预测患者在不同治疗方案下的生存期，从而为医生选择最佳治疗方案提供依据。还能通过分析患者的年龄、性别、生活方式、家族史等因素，建立线性回归模型，计算出患者患特定疾病的风险评分，帮助医生提前预防和治疗。

环境领域同样如此。比如通过收集历史大气污染数据，利用回归分析预测污染物的排放趋势和可能的环境影响，为环保政策的制定提供科学依据。在环境影响评价中，将污染物浓度作为因变量，将气象条件、工业排放量等因素作为自变量，建立回归方程，预测在不同排放量和气象条件下空气质量的变化情况。

1.2 DNN 登场：回归预测新利器

接下来，重磅嘉宾 DNN 登场！DNN 也就是深度神经网络，它在回归预测中简直就是大杀器。

DNN 具有强大的非线性拟合能力。咱都知道，现实世界中的数据关系往往超级复杂，不是简单的线性关系。就好比预测股票价格，影响它的因素之间的关系可不是一条简单的直线，而是非常复杂的曲线。DNN 就像一个超级厉害的曲线拟合大师，能够捕捉到这些复杂的非线性关系，通过多层神经元对输入数据进行非线性转换，从而更准确地预测股票价格。

它还能自动特征提取。比如说在图像识别领域，DNN 可以自动从图像中提取各种特征，像边缘、纹理等，然后利用这些特征进行图像分类。在回归预测中也是一样，它能从大量的数据中自动提取出对预测结果最有帮助的特征，不需要我们手动去筛选和提取，大大节省了时间和精力，而且提取的特征往往更全面、更准确。

给大家举个例子，在预测电力负荷时，传统的回归方法可能很难准确捕捉到各种复杂因素对电力负荷的影响。而 DNN 通过构建合适的网络结构，能够自动学习到时间、天气、节假日等因素与电力负荷之间的复杂关系，从而实现更精准的预测。有研究表明，使用 DNN 进行电力负荷预测，预测的准确率比传统方法提高了不少呢。

1.3 博主经验分享：我与 DNN 回归预测的初体验

宝子们，我第一次接触用 DNN 做回归预测的时候，那真的是既兴奋又紧张。当时我要预测电商平台的商品销量，想着用 DNN 肯定能大放异彩。

一开始，数据预处理就给我来了个下马威。收集到的数据里有好多缺失值和异常值，我就各种百度、查资料，尝试用不同的方法去处理。缺失值有的用均值、中位数去填充，异常值就通过设定合理的范围给筛掉。

接着是搭建 DNN 模型，那一层一层的神经元和复杂的参数设置，看得我眼花缭乱。我不断地调整隐藏层的数量、神经元的个数，尝试不同的激活函数，就希望能找到最适合的模型结构。

训练模型的时候也不顺利，一开始损失值降不下来，我就到处找原因。后来发现是学习率设置得不太对，调整之后，损失值终于慢慢下降了。

经过一番折腾，总算是完成了整个流程。当看到预测结果和实际销量还挺接近的时候，那种成就感简直爆棚！虽然过程很艰辛，但也让我对 DNN 回归预测有了更深刻的理解。

二、模型 “黑箱” 困境与 SHAP 曙光

2.1 DNN “黑箱” 之谜

虽然 DNN 在回归预测等任务中表现出色，但它也有个让人头疼的问题，那就是 “黑箱” 特性。

大家想想，DNN 内部是由大量的神经元和复杂的连接构成的。当我们输入数据后，数据在这些神经元之间层层传递、经过各种复杂的非线性变换，最后得出一个输出结果。但是，我们很难搞清楚这个输出结果到底是怎么来的，每个神经元在这个过程中到底起到了什么作用，哪些输入特征对最终结果的影响最大。就好比一个神秘的黑箱子，我们只知道把东西放进去，然后得到一个结果，却不知道箱子里面到底发生了什么。

这种 “黑箱” 特性在实际应用中有很大的局限性。在医疗领域，医生使用 DNN 模型来预测疾病风险。如果模型给出一个患者患病风险很高的预测结果，但是医生却不知道这个预测是基于患者的哪些特征得出的，比如是年龄、症状还是其他因素，那就很难根据这个预测结果做出合理的诊断和治疗方案。在金融领域，银行用 DNN 模型评估贷款风险，如果不能解释模型为什么认为某个贷款申请风险高，就很难决定是否批准贷款，也无法向客户解释拒贷原因，这可能会引起客户的不满和质疑。

2.2 SHAP：模型解释之光

这时候，SHAP 就像一道光照进了 “黑箱”。SHAP，也就是 SHapley Additive exPlanations，它是一种基于博弈论的可解释性方法。

它的原理是把模型的预测过程看作是一场合作博弈，每个特征都是博弈中的参与者。就像一场足球比赛，每个球员都对比赛结果有贡献。SHAP 通过计算每个特征在不同组合中的边际贡献，然后求取平均值，来得到该特征的 Shapley 值，这个值就代表了该特征对模型输出的贡献大小。

比如说，在预测房价的模型中，有房屋面积、地段、房龄等特征。SHAP 会计算在有房屋面积这个特征和没有这个特征时，模型预测房价的差异，然后在不同的特征组合中都进行这样的计算，最后把这些差异加权平均，得到房屋面积这个特征的 Shapley 值。通过这个值，我们就能清楚地知道房屋面积对房价预测的贡献有多大。如果房屋面积的 Shapley 值很大，那就说明它对房价的影响很大；如果很小，说明影响就比较小。

而且 SHAP 还能构建一个可加性的解释模型，把模型的预测结果表示为各特征贡献的线性组合，这样特征贡献的总和就等于模型的预测值，让我们能更直观地理解模型的决策过程。