RF随机森林分类预测+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

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🔥 内容介绍

在机器学习分类任务中，随机森林（Random Forest，RF）凭借其抗过拟合能力强、对噪声数据鲁棒、无需复杂参数调优等优势，被广泛应用于医疗诊断、金融风险评估、工业故障检测等领域。然而，RF 作为集成学习模型，其 “多棵决策树投票” 的工作机制导致模型存在 “黑箱” 特性 —— 难以解释每个特征对分类结果的具体影响，这在对模型可解释性要求较高的场景（如医疗诊断中判断疾病风险因素）中成为明显短板。

SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法基于博弈论中的 Shapley 值原理，通过量化每个特征对预测结果的贡献度，为机器学习模型提供可解释性支持。它既能从全局视角揭示所有特征对模型预测的整体影响程度，又能从局部视角分析单个样本中各特征如何推动预测结果产生，完美解决了 RF 模型的 “黑箱” 问题。本文将详细介绍 RF 随机森林分类预测的原理，结合 SHAP 特征贡献分析方法，提供完整的 Matlab 代码实现，并通过全局与局部双重解释视角，验证模型透明度的提升效果。

一、核心理论基础

（一）随机森林（RF）分类原理

随机森林是由多棵独立训练的决策树组成的集成模型，其分类过程遵循 “多数投票” 原则，具体流程如下：

1. 样本随机抽样：通过 Bootstrap 重采样方法，从原始训练集中随机抽取 N 个样本（允许重复），生成 M 个不同的子训练集（对应 M 棵决策树）；

1. 特征随机选择：每棵决策树在构建过程中，从总特征数 D 中随机选择 d（通常 d=√D）个特征，仅基于这 d 个特征寻找最优分裂节点，避免单一特征主导模型，提升泛化能力；

1. 决策树独立训练：每棵决策树采用 CART（分类与回归树）算法构建，不进行剪枝，保留一定复杂度以保证多样性；

1. 分类结果投票：对于测试样本，将其输入每棵决策树得到预测类别，最终选择得票最多的类别作为 RF 模型的预测结果。

RF 的优势在于通过 “样本随机 + 特征随机” 的双重随机性，降低单棵决策树的方差，避免过拟合，但也正因多棵树的集成特性，导致其无法直接解释特征与预测结果的关联。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  读取数据

res = xlsread('数据集.xlsx');

%% 划分训练集和测试集%

P_train = res(1: 250, 1: 12)';

T_train = res(1: 250, 13)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(251: end, 1: 12)';

T_test = res(251: end, 13)';

N = size(P_test, 2);

num_dim = size(P_train, 1);               % 特征维度

num_class = length(unique(res(:, end)));  % 类别数（Excel最后一列放类别）                              % 类别数（Excel最后一列放类别）

%%  数据转置

% P_train = P_train'; P_test = P_test';

% T_train = T_train'; T_test = T_test';

%%  得到训练集和测试样本个数

M = size(P_train, 2);

N = size(P_test , 2);

🔗 参考文献

[1]李琬悦.糖尿病视网膜病变数据库建设及基于机器学习的预测模型研究[D].中国人民解放军医学院,2022.

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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

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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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