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shap MATLAB 贡献度

时间: 2025-01-15 14:54:21 浏览: 164

### 如何在 MATLAB 中计算和可视化 SHAP 值 #### 使用 MATLAB 实现 SHAP 值的计算与可视化尽管 Python 是目前最常用的用于机器学习解释工具的语言之一，MATLAB 同样支持通过特定函数库来实现 SHAP (Shapley Additive Explanations) 的计算和可视化。为了完成这一目标，在 MATLAB 环境下可以通过调用 `shapley` 函数来进行特征贡献度分析。 ```matlab % 加载数据集并训练分类器模型作为例子 load fisheriris; species = categorical(species); X = meas; % 创建树状模型实例 Mdl = fitctree(X, species); % 定义测试样本点 queryPoint = min(X):mean(X):max(X); % 构造查询点范围 % 计算 Shapley 值 explainer = shapley(Mdl, X(1,:)); effect = explainer.Effect; % 获取单个观测值的影响效果 shapleyValues = effect.ShapleyValue;% 提取 Shapley 值 % 绘制条形图展示各个特征的重要性 figure(); bar(shapleyValues'); set(gca,'XTickLabel',["Sepal Length", "Sepal Width", "Petal Length", "Petal Width"]); xlabel('Features'); ylabel('Average Absolute SHAP Value'); title('Feature Importance via Average Absolute SHAP Values'); ``` 上述代码展示了如何利用 MATLAB 内置功能计算给定决策树模型下的 SHAP 值，并绘制相应的条形图以直观呈现各输入变量对输出预测结果的重要程度[^1]。值得注意的是，SHAP 方法能够提供基于博弈理论框架内的特征重要性评估方案，从而帮助理解复杂黑箱模型内部运作机制及其对外部因素变化响应规律[^2]。

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