CNN-Attention回归+SHAP分析++PDP部分依赖图，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

在金融风险预测、环境污染物浓度估算、工业设备寿命预测等回归任务中，数据往往呈现出高维度、非线性、空间关联性强的复杂特征。CNN-Attention 回归模型凭借 CNN 对空间局部特征的高效提取能力，以及 Attention 机制对关键特征的聚焦优势，在复杂回归任务中展现出优异的预测精度。然而，深度学习模型固有的 “黑箱” 特性，使得模型预测结果缺乏可解释性 —— 无法明确哪些特征对预测结果起主导作用、特征与预测值之间的关联模式如何，这极大限制了模型在高可靠性要求场景（如医疗诊断、安全评估）中的应用。

CNN-Attention 回归 + SHAP 分析 + PDP 部分依赖图的融合框架，通过 SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法量化各特征对预测结果的贡献度，打破 “黑箱” 限制，提供全局特征重要性与局部样本解释的双重视角；同时结合 PDP（Partial Dependence Plot，部分依赖图）直观展示关键特征与预测结果之间的非线性关联模式。本文将从模型架构、SHAP 解释原理、PDP 可视化逻辑、融合框架构建与实例验证展开，全面解析如何在保证回归精度的同时，提升模型的可解释性与可信度。

一、CNN-Attention 回归模型的 “精度优势” 与 “可解释性痛点”

1.1 CNN-Attention 回归模型的核心优势

CNN-Attention 回归模型通过 “空间特征提取 + 关键信息聚焦” 的协同，解决传统回归模型（如线性回归、单一 CNN）在复杂数据处理中的局限，其核心优势体现在两方面：

• CNN 的空间特征提取能力：针对高维度结构化数据（如图像格式的工业传感器数据、时序数据的二维特征图），CNN 通过卷积层与池化层，自动挖掘数据的局部空间关联特征（如传感器数据中不同监测点的数值分布差异、时序特征图中相邻时间步的变化模式），过滤噪声干扰，提取对回归预测有价值的底层特征；

• Attention 机制的关键信息聚焦能力：在 CNN 提取的特征序列基础上，Attention 机制通过计算特征权重，对影响预测结果的关键特征（如设备故障回归中，温度传感器的异常特征、振动信号的高频波动特征）赋予高权重，对无关或冗余特征赋予低权重，强化关键信息对预测结果的贡献，提升回归精度。

以 “某工厂设备剩余寿命回归预测” 为例，CNN-Attention 模型可先通过 CNN 提取温度、振动、压力等多传感器数据的空间关联特征，再通过 Attention 机制聚焦 “振动信号高频波动”“温度骤升” 等与设备寿命强相关的关键特征，最终输出精准的剩余寿命预测值。

1.2 模型的 “黑箱” 痛点与可解释性需求

尽管 CNN-Attention 回归模型精度优异，但 “黑箱” 特性带来三大问题，制约其实际应用：

• 特征贡献不明确：无法量化各输入特征（如传感器数据中的温度、振动、压力）对回归结果（如设备剩余寿命）的贡献度，难以判断模型是否依赖 “伪特征”（如与寿命无关的环境噪声特征）进行预测；

• 局部决策不可追溯：对单个样本的预测结果，无法解释 “为何该样本的预测值偏高 / 偏低”（如某设备剩余寿命预测值仅为 10 天，无法明确是温度特征还是振动特征导致这一结果），在故障预警、风险评估等场景中，缺乏决策依据；

• 全局关联难可视化：无法直观展示特征与预测值之间的非线性关联（如温度在 25-30℃时，设备寿命预测值随温度升高缓慢下降；超过 30℃后，寿命预测值急剧下降），难以验证模型是否符合领域知识（如工程经验中温度对设备寿命的影响规律）。

这些问题使得模型在高可靠性要求场景中难以被信任 —— 例如，在医疗成本回归预测中，若无法解释 “患者年龄、病史” 等特征对成本预测的贡献，医生无法基于模型结果制定治疗方案。因此，引入 SHAP 分析与 PDP 可视化，构建 “精准回归 + 可解释性” 的融合框架，成为解决 “黑箱” 痛点的关键。

二、SHAP 分析：量化特征贡献，打破 “黑箱” 的核心工具

SHAP 方法基于博弈论中的 Shapley 值原理，将每个特征对预测结果的贡献视为 “该特征存在时与不存在时的预测差异”，通过数学计算实现 “全局特征重要性量化” 与 “局部样本解释”，是当前深度学习模型可解释性研究的主流工具。

2.1 SHAP 的核心原理：Shapley 值与特征贡献量化

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  导入数据（时间序列的单列数据）

result = xlsread('data.xlsx');

%%  数据分析

num_samples = length(result);  % 样本个数

kim = 15;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）

zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测

%%  划分数据集

for i = 1: num_samples - kim - zim + 1

    res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];

end

%% 数据集分析

outdim = 1;                                  % 输出

num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例

num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数

f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';

T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';

T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';

🔗 参考文献

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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

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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

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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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