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

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🔥 内容介绍

在回归预测领域，BP（反向传播）神经网络凭借其强大的非线性拟合能力，被广泛应用于房价预测、能源消耗预测、疾病风险评估等场景。然而，BP 神经网络的 “黑箱” 特性 —— 复杂的层级结构和海量参数交互，使得其预测结果难以追溯和解释，在医疗、金融等对决策透明度要求极高的领域应用受限。SHAP（SHapley Additive exPlanations）可解释性分析方法基于博弈论中的 Shapley 值，能量化每个特征对预测结果的贡献，为 BP 回归模型装上 “透视镜”。将 BP 回归与 SHAP 结合，既能保留 BP 神经网络的拟合优势，又能通过 SHAP 揭示特征影响机制，实现 “高精度预测 + 可解释决策” 的双重目标。

BP 回归的核心原理

BP 回归是基于 BP 神经网络的回归预测模型，其核心是通过多层神经元的非线性变换拟合输入特征与目标变量的映射关系。模型结构包括输入层、隐藏层和输出层：输入层接收特征数据，隐藏层通过激活函数（如 Sigmoid、ReLU）进行非线性处理，输出层输出连续的预测值。

其工作流程分为两个阶段：

BP 回归与 SHAP 结合的优势

相较于 SVM 回归，BP 回归与 SHAP 的结合具有独特优势：

• 适配复杂特征交互：BP 神经网络通过多层非线性变换能建模更复杂的特征关系，SHAP 可穿透层级结构，分解高阶交互对预测结果的贡献（如识别 “温度 × 湿度” 在空调能耗预测中的协同影响）。

• 动态特征重要性捕捉：BP 回归中特征的影响可能随样本分布变化（如 “降雨量” 在干旱与洪涝季节对农作物产量的影响差异），SHAP 能实时跟踪每个样本的特征贡献，反映这种动态性。

• 参数优化指导：SHAP 分析可揭示冗余特征（如对预测结果贡献接近零的特征），为 BP 网络的输入层降维提供依据，减少模型复杂度并提升训练效率。

BP 回归 + SHAP 的回归预测实现流程

数据预处理与 BP 模型构建

1. 数据准备：收集含输入特征（如 “面积”“地段”“房龄”）和目标变量（如 “房价”）的数据集，处理缺失值（均值填充、插值法）和异常值（IQR 法则、聚类检测），并进行标准化（如 Z-score）或归一化（如 [0,1] 缩放），避免输入特征量级差异影响 BP 网络训练。

1. 网络结构设计：根据问题复杂度确定隐藏层数量和神经元个数（如单隐藏层设 10-50 个神经元），选择激活函数（隐藏层用 ReLU 解决梯度消失，输出层用线性函数拟合连续值），设置训练参数（学习率 0.001-0.01，迭代次数 1000-5000，批大小 32-128）。

1. 模型训练与调优：使用训练集训练 BP 回归模型，通过验证集监测过拟合（如验证集误差上升时早停），结合网格搜索优化超参数（如隐藏层神经元数、学习率），最终得到在测试集上表现最优的模型。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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