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雷达卡
MATLAB
实现基于
ELM-SHAP
极限学习机（
ELM）结合SHAP
值方法（
SHAP
）进行多变量回归预测的详细项目实例
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随着大数据和人工智能技术的迅速发展，机器学习在工程、金融、生物医药、环境科学等多个领域的应用日益广泛。多变量回归预测作为机器学习中核心任务之一，旨在利用多个输入变量预测连续的输出变量，具有极其重要的实际价值。然而，传统回归模型往往面临数据维度高、变量之间非线性关系复杂以及模型解释性差等问题，限制了其在复杂应用场景中的广泛推广和深度应用。极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）作为一种新兴的单隐层前馈神经网络模型，因其训练速度快、泛化能力强而受到研究者的青睐。ELM通过随机生成隐藏层参数并利用最小二乘法直接计算输出权重，避免了传统神经网络的迭代训练过程，显著提升了计算效率和模型训练速度。
尽管ELM在建模速度和精度方面表现优异，但其内在的“黑箱”特性使得模型难以解释，特别是在多变量复杂系统的预测中，缺乏对输入 ...
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