MATLAB
实现基于
LSTM-SHAP
长短期记忆网络（
LSTM
）结合SHAP
值方法（
SHAP
）进行多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着科技的进步，尤其是在数据科学与人工智能领域的不断发展，多变量回归问题已成为许多行业中的核心问题之一。多变量回归分析帮助我们理解和预测多个因素如何共同影响一个或多个目标变量。这类问题的应用非常广泛，包括但不限于金融市场预测、气象预测、医疗健康分析以及工业过程优化等。在过去，传统的回归模型如线性回归、岭回归和支持向量回归（SVR）被广泛应用于多变量回归任务。然而，这些传统方法在面对复杂的非线性关系、多变的输入特征和大规模数据集时常常存在局限性。
近年来，深度学习方法，特别是长短期记忆网络（LSTM），由于其强大的非线性建模能力和对时间序列数据的优越处理能力，逐渐成为了多变量回归任务中的一种热门选择。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），它能够有效地捕捉和学习时间序列数据中的长期依赖关系，因此特别适用于处理时序数据。与传统回归模型相比，LSTM能够处理输入数据的非线性关系，并通过网络层之间的深度学习提高模型的预测能力。
然 ...