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🔥 内容介绍
在机器学习的广阔领域中，分类预测任务始终占据着举足轻重的地位，被广泛应用于金融风险评估、医疗诊断、图像识别、市场营销等多个领域，帮助人们做出基于数据的精准决策。XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）作为一种基于梯度提升框架的强大机器学习算法，近年来在分类预测任务中备受瞩目，展现出卓越的性能和效率。它通过迭代地构建多个弱学习器（通常是决策树），并将这些弱学习器进行加权组合，形成一个强大的集成模型，能够自动捕捉数据中的复杂模式和非线性关系，在各类竞赛和实际应用中屡创佳绩，例如在 Kaggle 数据科学竞赛中，众多获胜方案都采用了 XGBoost 算法 ，充分证明了其在分类预测中的强大实力。
然而，XGBoost 这类基于集成学习的模型，如同许多复杂的机器学习模型一样，常被视为 “黑箱” 模型。虽然它们在预测准确性上表现出色，但模型内部的决策过程却难以被直观理解。这在一些对决策透明度和可解释性要求较高的场景中，如医疗诊断、金融风控等领域，成为了应用的阻碍。在医疗诊断中，医生需要了解模型判断疾病的依据，以确保诊断的可靠性；在金融风控中，监管机构和金融机构需要明确模型评估风险的逻辑，以保障金融市场的稳定。因此，增强 XGBoost 模型的透明度，让用户能够理解模型是如何利用输入特征做出预测决策的，成为了亟待解决的问题。
SHAP（SHapley Additive exPlanations）分析方法的出现，为打破 XGBoost 模型的 “黑箱” 限制提供了有效的解决方案。SHAP 值基于博弈论中的 Shapley 值概念，从理论层面为特征贡献的 “公平” 分配提供了严谨的数学保证。它通过计算每个特征在模型预测中所带来的边际贡献，将模型的预测结果分解为各个特征的贡献之和，从而量化每个特征对最终预测结果的影响程度 。这种方法不仅能够从全局层面揭示哪些特征对模型预测具有重要影响，还能针对单个样本进行局部解释，展示每个特征对该样本预测结果的具体贡献，为用户提供了全面深入理解模型决策过程的视角。
在实际实现和应用中，Matlab 作为一款功能强大的科学计算软件，为 XGBoost 分类预测和 SHAP 分析的实现提供了便利且高效的平台。Matlab 拥有丰富的工具箱和函数库，如 Statistics and Machine Learning Toolbox、Parallel Computing Toolbox 等，这些工具使得数据预处理、模型训练、性能评估以及 SHAP 值计算和可视化等操作都能够在一个统一的环境中完成，大大简化了开发流程，提高了工作效率 。同时，Matlab 的并行计算能力可以加速 XGBoost 模型的训练过程和 SHAP 值的计算，尤其在处理大规模数据集时，能够显著缩短计算时间，提升应用的可行性和实用性。
本文将深入探讨如何在 Matlab 环境下实现基于 XGBoost 的分类预测，并结合 SHAP 分析方法来增强模型的透明度。我们将详细介绍数据预处理、模型构建与训练、SHAP 值计算与可视化等关键步骤的 Matlab 代码实现，通过具体的案例和可视化结果，展示 XGBoost 模型的分类预测能力以及 SHAP 分析在揭示模型决策机制方面的强大作用，为相关领域的研究和应用提供有价值的参考和实践指导。
二、XGBoost 分类预测原理
2.1 XGBoost 基本概念
XGBoost 是一种基于梯度提升框架的强大机器学习算法，其核心在于将多个弱分类器（通常是决策树）进行巧妙组合，从而构建出一个性能卓越的强分类器 。在集成学习的大范畴中，XGBoost 所属的梯度提升算法采用了一种循序渐进、不断迭代的学习策略。每一次迭代过程中，新生成的弱分类器都会将注意力聚焦于前一轮模型预测所产生的错误之上，通过对这些错误的学习和修正，逐步提升整体模型的预测能力 。
从数学原理角度深入剖析，XGBoost 的目标函数精心融合了损失函数和正则化项这两个关键要素。损失函数的作用是精准衡量模型预测值与真实值之间的偏差程度，常见的损失函数如用于分类任务的交叉熵损失函数，能够有效反映模型在训练数据上的拟合效果；而正则化项则犹如一位严格的 “把关者”，通过对模型复杂度的约束，防止模型出现过拟合现象，确保模型在面对新数据时具备良好的泛化能力。例如，在一个二分类问题中，若模型在训练集上表现出极高的准确率，但在测试集上却表现不佳，很可能就是因为模型复杂度较高，出现了过拟合，而 XGBoost 的正则化项就能在一定程度上避免这种情况的发生 。
与传统的梯度提升决策树（GBDT）相比，XGBoost 在多个关键方面实现了重大突破和优化。在目标函数的优化上，XGBoost 创造性地运用了二阶泰勒展开，这种方式不仅显著提升了计算效率，还使得模型能够更加精准地逼近最优解；在树结构的学习过程中，XGBoost 采用了极为高效的近似算法，大大减少了计算量，使其在处理大规模数据集时游刃有余；此外，XGBoost 还具备强大的并行计算能力，通过巧妙地对特征进行并行处理，大幅缩短了模型的训练时间，进一步提升了算法的实用性和应用范围 。
2.2 XGBoost 分类预测流程
XGBoost 用于分类任务时，其流程严谨且高效，涵盖了多个关键步骤。首先是数据输入环节，这一步至关重要，需要将收集到的原始数据进行仔细整理和预处理，转化为适合模型训练的格式。在这个过程中，通常会涉及到数据清洗，去除数据中的噪声和异常值；数据标准化，将不同特征的数据统一到相同的尺度范围，以提升模型的收敛速度和性能；以及特征编码，将类别型特征转化为数值型特征，以便模型能够进行处理 。例如，在处理包含性别、职业等类别型特征的数据时，常用的独热编码（One - Hot Encoding）方法可以将这些特征转化为数值形式，方便后续模型的学习。
模型训练阶段是 XGBoost 发挥其强大功能的核心环节。在这个阶段，XGBoost 会按照既定的目标函数和优化算法，逐步构建决策树。每一棵决策树的构建都基于前一轮模型的预测结果与真实值之间的差异，通过不断拟合这些差异，使得模型的预测能力逐渐增强。在构建决策树的过程中，XGBoost 会依据贪心算法，在每一个节点上对所有可能的特征和分裂点进行遍历和评估，选择能够使目标函数下降幅度最大的分裂点，从而确定最优的树结构 。例如，在一个多分类的图像识别任务中，XGBoost 会通过多次迭代构建多棵决策树，每棵树都专注于学习图像的不同特征和模式，最终将这些树的预测结果进行整合，得出准确的分类结果。
参数调整是优化 XGBoost 模型性能的关键步骤。XGBoost 拥有众多的参数，这些参数对模型的性能和行为有着显著的影响。例如，学习率（Learning Rate）控制着每棵树对最终预测结果的贡献程度，较小的学习率可以使模型训练更加稳定，但需要更多的迭代次数才能达到较好的效果；而树的最大深度（Max Depth）则限制了树的复杂程度，防止树生长过于复杂导致过拟合。在实际应用中，通常会采用交叉验证等方法，对不同的参数组合进行试验和评估，以找到最优的参数设置，从而使模型在训练集和测试集上都能表现出良好的性能 。
当模型训练完成并经过参数优化后，就进入了预测输出阶段。在这个阶段，模型会根据输入的新数据，运用训练过程中学习到的模式和规律进行预测，并输出预测结果。预测结果可以是类别标签，直接表明数据所属的类别；也可以是概率值，代表数据属于各个类别的可能性大小，用户可以根据具体的应用需求和场景，对预测结果进行进一步的分析和处理 。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function model = xgboost_train(p_train, t_train, params, max_num_iters)
%%% Function inputs:
% p_train: matrix of inputs for the training set
% t_train: vetor of labels/values for the test set
% params : structure of learning parameters
% max_num_iters: max number of iterations for learning
%%% Function output:
% model: a structure containing:
% iters_optimal; % number of iterations performs by xgboost (final model)
% h_booster_ptr; % pointer to the final model
% params; % model parameters (just for info)
% missing; % value considered "missing"
%% 加载 xgboost 库
loadlibrary('xgboost')
%% 设置参数
missing = single(NaN); % 设置该值被视为"缺失"
iters_optimal = max_num_iters; % 最大迭代次数
%% 设置xgboost的相关参数
if isempty(params)
params.booster = 'gbtree';
% params.objective = 'binary:logistic';
params.objective = 'reg:linear';
params.max_depth = 5;
params.eta = 0.1;
params.min_child_weight = 1;
params.subsample = 0.9;
params.colsample_bytree = 1;
params.num_parallel_tree = 1;
end
%% 将属性转换为全局属性
param_fields = fields(params);
for i = 1 : length(param_fields)
eval(['params.' param_fields{i} ' = num2str(params.' param_fields{i} ');'])
end
%% 得到输入数据相关属性
rows = uint64(size(p_train, 1)); % 输入数据的行 样本数
cols = uint64(size(p_train, 2)); % 输入数据的列 特征数
p_train = p_train';
%% 创建相关指针
p_train_ptr = libpointer('singlePtr', single(p_train));
t_train_ptr = libpointer('singlePtr', single(t_train));
h_train_ptr = libpointer;
h_train_ptr_ptr = libpointer('voidPtrPtr', h_train_ptr);
%% 处理输入特征
calllib('xgboost', 'XGDMatrixCreateFromMat', p_train_ptr, rows, cols, missing, h_train_ptr_ptr);
%% 处理标签
labelStr = 'label';
calllib('xgboost', 'XGDMatrixSetFloatInfo', h_train_ptr, labelStr, t_train_ptr, rows);
%% 建立集成器并设置参数
h_booster_ptr = libpointer;
h_booster_ptr_ptr = libpointer('voidPtrPtr', h_booster_ptr);
calllib('xgboost', 'XGBoosterCreate', h_train_ptr_ptr, uint64(1), h_booster_ptr_ptr);
for i = 1 : length(param_fields)
eval(['calllib(''xgboost'', ''XGBoosterSetParam'', h_booster_ptr, ''' param_fields{i} ''', ''' eval(['params.' param_fields{i}]) ''');'])
end
%% 最终模型
for iter = 0 : iters_optimal
calllib('xgboost', 'XGBoosterUpdateOneIter', h_booster_ptr, int32(iter), h_train_ptr);
end
%% 将模型参数保存到 model
model = struct;
model.iters_optimal = iters_optimal; % 最大迭代次数
model.h_booster_ptr = h_booster_ptr; % 指向最终模型的指针
model.params = params; % 相关参数
model.missing = missing; % 缺失值
🔗 参考文献
[1]陈明华,刘群英,张家枢,等.基于XGBoost的电力系统暂态稳定预测方法[J].电网技术, 2020(3):9.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2018.1649.
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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
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化
🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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