SVM分类+SHAP可解释分析，通过特征贡献分析增强模型透明度，Matlab代码实现，通过SHAP方法量化特征贡献，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

在信用风险评估、疾病诊断、图像识别等分类场景中，支持向量机（SVM）凭借其在高维数据、非线性分类任务中的优异性能（通过核函数映射将线性不可分问题转化为高维空间线性可分问题），成为经典且常用的分类模型。然而，SVM 的核心逻辑 —— 通过寻找最优分离超平面实现分类 —— 存在显著的 “黑箱” 局限：仅能输出样本的类别标签与置信度，无法回答 “哪些特征主导了该分类决策”“特征取值如何影响分类结果” 等关键问题。这种局限性在高风险、高监管领域（如金融信贷审批、医疗疾病诊断）尤为突出：决策缺乏可解释性会降低用户信任，难以满足合规要求，且无法通过特征分析优化模型性能。而SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法基于博弈论中的 Shapley 值原理，能为 SVM 分类模型的每个特征分配 “公平且合理” 的贡献值，从全局（所有样本的特征重要性）与局部（单个样本的特征影响）两个维度解析分类决策过程，完美弥补 SVM 的可解释性短板，构建 “高精度分类 + 透明化解释” 的双优模型。

⛳️ 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

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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

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟 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

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🌟 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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