MATLAB
实现基于
DNN-SHAP
深度神经网络（
DNN）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
随着数据科学和人工智能技术的飞速发展，深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）在多变量回归预测领域展现出卓越的性能。多变量回归预测旨在通过多个输入特征预测一个或多个连续输出变量，广泛应用于金融市场预测、能源消耗建模、环境监测、医疗诊断等领域。尽管传统机器学习方法如线性回归、支持向量回归等在某些场景下表现尚可，但在面对复杂非线性关系和高维特征时，深度神经网络因其强大的拟合能力和层次化特征提取优势，成为主流选择。
然而，DNN的“黑盒”特性限制了模型的可解释性，难以深入理解每个输入变量对最终预测结果的具体影响，这对于许多应用场景尤为重要，尤其是需要透明决策过程的领域，如医疗和金融。为此，解释性人工智能（Explainable AI，XAI）技术得到了广泛关注，其中SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法因其理论基础坚实（基于博弈论中的Shapley值），能够提供一致且公平的特征贡献解 ...