特征选择+优化算法+GBDT+SHAP分析！ReliefF-CPO-GBDT分类预测结合SHAP可解释分析MATLAB

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🔥 内容介绍

一、引言：分类场景痛点与 CPO 的生物启发破局思路

在医疗诊断（如糖尿病并发症分级）、工业故障识别（如风电齿轮箱故障分类）、金融风控（如信贷违约预测）等领域，高质量分类模型需突破三大核心瓶颈：

1. 高维特征冗余拖累性能：以糖尿病并发症为例，初始特征含血糖、血压、血脂、病程等 15 + 维度，部分特征（如 “每日饮水量”）与分类目标关联弱，导致 GBDT 过拟合，测试集准确率低于 82%；

1. 超参数调优盲目性强：GBDT 的学习率、树深度、叶子节点样本数等超参数，传统网格搜索仅能遍历有限组合，易陷入局部最优，泛化误差高；

1. “黑箱” 决策缺乏可信性：临床或工业场景中，决策者需明确 “特征如何影响分类结果”（如 “为何该患者判定为中度并发症”），而传统 GBDT 无法量化特征贡献，难以支撑落地。

针对上述痛点，本文提出ReliefF - 冠豪猪算法（CPO）-GBDT+SHAP组合方案：

• ReliefF 特征选择：基于 “类别差异贡献度” 筛选关键特征，剔除冗余维度，降维提效；

• 冠豪猪算法（CPO）：模拟冠豪猪 “冠刺感知环境、协同觅食、防御迁徙” 的生物行为，全局搜索 GBDT 最优超参数，平衡探索与开发能力；

• GBDT 分类建模：以筛选特征与优化超参为输入，构建高精度分类模型；

• SHAP 可解释分析：量化特征对分类结果的边际贡献，生成业务可理解的决策规则。

其中，冠豪猪算法（CPO）区别于普通豪猪算法（POA）的核心优势的在于：冠刺动态感知机制（实时调整搜索步长）与群体协同策略（提升寻优效率），更适配高维超参数空间的精准优化。

二、核心原理：ReliefF-CPO-GBDT 协同建模与 SHAP 解释逻辑

（一）ReliefF：高维特征的 “精准筛选器”

ReliefF 通过计算特征对 “同类样本相似性、异类样本差异性” 的贡献度，筛选与分类目标强关联的特征，适配多分类场景（如并发症 “无 / 轻度 / 中度 / 重度”4 类）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%%  导入数据

res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集

temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';

T_train = res(temp(1: 240), 13)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';

T_test = res(temp(241: end), 13)';

N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化

[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

t_train = categorical(T_train)';

t_test  = categorical(T_test )';

%%  数据平铺

% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式

% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构

% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致

P_train =  double(reshape(P_train, 12, 1, 1, M));

P_test  =  double(reshape(P_test , 12, 1, 1, N));

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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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

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🌟电力系统方面

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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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