XGBoost分类预测+特征贡献SHAP分析，通过特征贡献分析增强模型透明度，Matlab代码实现，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、引言

在金融风控、医疗诊断、工业质检等关键领域，分类模型的 “准确性” 与 “可解释性” 同等重要。XGBoost（极端梯度提升树）作为当前主流的集成学习算法，凭借其高效的梯度优化策略与强泛化能力，在分类任务中表现优异 —— 例如，信用卡欺诈检测中，XGBoost 可精准识别异常交易；疾病辅助诊断中，能基于多维度医学指标判断患病风险。

然而，XGBoost 本质是 “黑箱模型”：其通过多棵决策树的投票或加权输出分类结果，内部特征交互与决策逻辑难以直观呈现。这一局限性导致模型在高监管要求场景（如医疗、金融）中应用受限 —— 决策者不仅需要 “模型判断结果”，更需要 “结果为何如此” 的科学依据。

SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法的出现，为破解 XGBoost 黑箱难题提供了有效路径。其基于博弈论中的 Shapley 值，量化每个特征对单一样本预测结果的贡献度，同时支持 “全局特征重要性分析” 与 “局部样本决策解释” 双重视角。本文将以 Matlab 为开发环境，完整实现 “XGBoost 分类模型训练→SHAP 特征贡献计算→全局 / 局部解释可视化” 的全流程，通过实际案例验证该方法在增强模型透明度上的有效性，为分类模型的可信应用提供技术支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% 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

🔗 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.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码