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神经网络可以通过对大量病例数据的学习准确地进行疾病诊断预测 。它还具有良好的泛化能力能在训练数据之外的样本上表现出较好的性能有效避免过拟合问题这使得它在实际应用中具有很高的可靠性。二、SHAP 分析开启模型解释的大门尽管 RBF 神经网络在分类预测中表现出色但作为一种复杂的机器学习模型它也面临着 “黑箱” 问题即难以直观地理解模型做出决策的依据 。而 SHAPSHapley Additive exPlanations分析的出现为解决这一问题提供了有效的途径。SHAP 分析的核心概念基于合作博弈论中的 Shapley 值。在合作博弈中Shapley 值用于公平地分配每个参与者对总收益的贡献。将这一概念引入机器学习SHAP 值旨在量化每个特征对模型预测结果的贡献程度 。例如在一个预测客户是否会购买某产品的模型中客户的年龄、收入、购买历史等特征就是参与者模型预测客户购买的概率就是总收益SHAP 值能告诉我们每个特征对这个购买概率的贡献大小。从原理上讲计算某个特征的 SHAP 值时SHAP 会考虑所有可能的特征组合。对于每一个特征组合比较包含该特征的组合的预测值与不包含该特征但包含其他相同特征的组合的预测值之间的差异这个差异就是该特征在这个特定组合下的边际贡献 。然后对该特征在所有可能的特征组合中的边际贡献进行加权平均得到的结果就是该特征的 Shapley 值即 SHAP 值 。这种计算方式确保了对每个特征贡献评估的全面性和公平性。SHAP 分析在量化特征贡献方面具有独特的优势它能够提供全局和局部两个层面的解释 。从全局解释来看通过分析大量样本的 SHAP 值可以了解每个特征在整个模型预测中的平均贡献从而识别出对模型决策影响较大的关键特征。例如在图像分类任务中通过 SHAP 分析可以知道图像的哪些区域如颜色、纹理等特征对应的区域对分类结果的影响最为显著。在局部解释上SHAP 可以针对单个样本进行分析解释模型对该样本做出特定预测的原因。比如对于一张被预测为猫的图片SHAP 能具体指出图片中哪些特征如猫的耳朵形状、毛色等对这一预测结果起到了关键作用 。这种全局与局部相结合的解释方式使得我们能够从多个角度深入理解模型的决策过程为模型的优化和应用提供有力的支持。三、打破黑箱RBF 与 SHAP 的结合一数据准备与预处理以一个医疗诊断案例为例我们旨在通过患者的一系列生理指标如年龄、血压、血糖、心率等来预测患者是否患有某种疾病。数据收集自多家医院涵盖了不同年龄段、不同性别和不同生活习惯的患者信息共收集到包含 1000 个样本的数据集。在数据清洗阶段我们首先检查数据中的缺失值。通过 Python 的 pandas 库使用isnull()函数可以很方便地找出数据集中存在缺失值的记录 。例如对于年龄这一特征如果存在缺失值我们采用均值填充的方式即计算所有非缺失年龄的平均值然后用这个平均值填充缺失值 。对于异常值我们使用箱线图来进行检测。以血压数据为例通过绘制箱线图我们可以直观地看到数据的分布情况将位于箱线图上下限之外的数据视为异常值 。对于这些异常值我们可以根据具体情况进行修正或删除。比如如果某个患者的血压值明显高于正常范围且经过核实是测量错误导致的我们可以将其修正为合理的值如果无法确定异常值的原因且该异常值对整体数据影响较大我们可以选择删除这条记录 。⛳️ 运行结果 部分代码function drawShapSummaryBarPlot(meanAbsShap, featureNames)% SHAP特征重要性条形图[sortedValues, sortedIdx] sort(meanAbsShap, ascend);figure;barh(sortedValues, FaceColor,[0.3 0.2 0.8]);set(gca, YTick, 1:numel(featureNames),...YTickLabel, featureNames(sortedIdx));xlabel(平均绝对SHAP值);ylabel(预测因子);title(SHAP条形图);grid on;end 参考文献 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除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、 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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BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 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