基于MATLAB的SHAP (SHapley Additive exPlanations)解释模型预测方法的多种实现方式合集

在机器学习模型中，我们常常需要解释模型预测结果的原因。SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法是一种用于解释机器学习模型预测结果的工具，它可以帮助我们理解模型预测的贡献因素。在MATLAB中，我们可以使用多种方式来实现SHAP方法。以下是其中三种实现方式的源码示例：

1. 使用SHAP库
   SHAP库是一个流行的Python库，提供了多种实现SHAP方法的工具。我们可以使用MATLAB的Python接口来调用SHAP库，从而实现SHAP方法。下面是一个示例代码：

   import shap
   import numpy as np
   from sklearn.datasets import load_boston
   from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
   # 加载数据集
   boston = load_boston()
   X = boston.data
   y = boston.target
   # 训练模型
   model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
   model.fit(X, y)
   # 创建SHAP解释器对象
   explainer = shap.Explainer(model)
   # 生成一个随机解释器对象，以便于计算SHAP值
   shap_values = explainer(X)
   # 绘制SHAP值热力图
   shap.summary_plot(shap_values, X)

   在这个示例中，我们首先加载波士顿房价数据集，然后使用随机森林回归模型进行训练。接着，我们创建了一个SHAP解释器对象，并使用随机解释器对象计算了SHAP值。最后，我们使用SHAP库的summary_plot函数绘制了SHAP值热力图。
2. 使用MATLAB内置函数
   MATLAB内置了一些函数，可以直接计算SHAP值。下面是一个示例代码：

   % 加载数据集
   boston = load('boston.mat');
   X = boston.data;
   y = boston.target;
   % 训练模型
   model = fitrtree(X, y);
   % 计算SHAP值
   shap_values = shap(model, X);

   在这个示例中，我们首先加载波士顿房价数据集，然后使用决策树回归模型进行训练。接着，我们使用MATLAB内置的shap函数计算了SHAP值。注意，shap函数需要MATLAB R2019b或更高版本才能使用。
3. 使用自定义函数实现SHAP方法
   如果以上两种方法都无法满足您的需求，您也可以自己实现SHAP方法。下面是一个示例代码：
   ```matlab
   function shap_values = custom_shap(model, X)
   n = size(X, 1);
   shap_values = zeros(n, 1);
   for i = 1:n
   x_i = X(i, :);
   x_i_shuffled = x_i(:); shuffle(x_i_shuffled);
   x_i_shuffled = x_i_shuffled(:);
   x_i_shuffled = x_i_shuffled(x_i_shuffled ~= x_i);
   shap_values(i) = sum((predict(model, x_i) - predict(model, x_i_shuffled)) . (x_i - x_i_shuffled)) / (n-1); end; end; function [row, col] = find_nonmissing(var) row = find(~isnan(var)); col = find(~ismissing(var)); end; function x_i = shuffle(x) n = length(x); [x1, idx] = sort(x); idx2 = idx; for i = 1:n-1 swap(idx2, i+1, mod(i+1, n)+1); end; x_i = x1(idx2); end; function [v, d] = predict(model, x) v = model.predictorMatrix x’; d = model.responseMatrix * x’; end;