LSTM-Attention分类预测+SHAP分析+特征依赖图！深度学习可解释分析，Matlab代码实现-EW帮帮网

LSTM-Attention分类预测+SHAP分析+特征依赖图！深度学习可解释分析，Matlab代码实现

效果一览

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基本介绍

代码主要功能
该MATLAB代码实现了一个基于LSTM-Attention的多分类模型，主要功能包括：

数据预处理：导入Excel数据、分层抽样划分数据集、归一化处理
LSTM-Attention建模：构建并训练LSTM-Attention分类网络
性能评估：计算准确率、绘制混淆矩阵和预测结果对比图
可解释性分析：使用SHAP值进行特征重要性排序和依赖关系分析

算法步骤

初始化

• 清空工作区、关闭图窗

• 导入Excel数据集（最后一列为类别标签）

• 计算类别数、特征维度、样本总数

数据预处理

• 随机打乱数据集（randperm）

• 分层抽样：按类别比例划分70%训练集和30%测试集

• 归一化特征到[0,1]区间（mapminmax）

• 转换数据为LSTM-Attention输入格式

LSTM-Attention模型构建
模型训练

• 使用Adam优化器，批大小=100

• 初始学习率0.01，700轮后衰减10倍

• 最大训练轮数1000

预测与评估

• 计算训练/测试集准确率

• 绘制预测结果对比曲线

• 生成混淆矩阵（confusionchart）

SHAP可解释性分析

• 计算测试样本的Shapley值

• 绘制特征重要性条形图

• 生成SHAP摘要图和特征依赖图

技术路线

数据流：Excel数据 → 矩阵 → 归一化 → 4D张量
建模路线：序列输入 → LSTM-Attention特征提取 → 全连接分类
可解释性：Shapley值计算 → 特征重要性排序 → 依赖关系可视化

运行环境
MATLAB版本：≥2023b

应用场景

多分类问题

• 支持任意类别数（自动识别num_class）

• 适用场景：故障诊断、状态划分

结构化数据分析

• 处理表格数据（Excel格式）

• 典型领域：金融风控、信用评分、客户分群

高可解释性需求场景

• SHAP分析特征贡献：

• 医疗诊断（关键指标定位）

• 工业质检（缺陷特征分析）

• 科学研究（变量重要性排序）

时序分类（需调整数据格式）

• 应用场景：ECG信号分类、设备状态监测
数据集
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程序设计

完整程序和数据下载私信博主回复LSTM-Attention分类预测+SHAP分析+特征依赖图！深度学习可解释分析，Matlab代码实现。



t-size: 10pt; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-style: normal; font-weight: normal; }
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
rng('default');
%% 导入数据
res = xlsread('data.xlsx'); 
%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度
%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);
%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%%  数据平铺
pn_train =  reshape(p_train, f_, 1, 1, M);
pn_test  =  reshape(p_test , f_, 1, 1, N);
t_train =  double(t_train)';
t_test  =  double(t_test )';

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128163536?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128151206?spm=1001.2014.3001.5502

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