CPO-SVM分类预测+特征贡献SHAP分析，通过特征贡献分析增强模型透明度，Matlab代码实现，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角

代码功能

该Matlab代码实现了一个基于CPO-SVM冠豪猪算法优化支持向量机的数据分类模型，结合了SHAP可解释性分析，CPO选择最佳的SVM参数c和g。

SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差。gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练与预测的速度。

冠豪猪优化器(Crested Porcupine Optimizer, CPO)是一种新型的智能优化算法，该成果于2024年发表在SCI期刊Knowledge-Based Systems上。CPO算法受到冠豪猪的防御机制和觅食行为的启发，通过模拟冠豪猪的视觉、听觉、气味和物理攻击等行为，实现了对优化问题的高效求解。CPO算法的核心在于其独特的搜索机制，包括觅食阶段、群体协作阶段和自卫阶段，这些阶段共同作用，使得算法能够在复杂的搜索空间中找到最优解。

CPO-SVM+特征贡献SHAP分析，通过特征贡献分析增强模型透明度，Matlab代码实现，引入SHAP方法打破黑箱限制，提供全局及局部双重解释视角

该代码实现了一个基于CPO-SVM分类预测 的数据分类模型，结合了SHAP可解释性分析，主要功能包括：

数据预处理与划分
CPO-SVM分类预测模型构建与训练
分类性能评估（准确率/混淆矩阵）
训练过程可视化
特征重要性分析（SHAP值）

算法步骤

数据准备阶段
- 导入Excel数据集（最后一列为类别标签）
- 分析数据维度（特征数/类别数/样本量）
- 随机打乱数据集
- 按类别分层划分训练集(70%)和测试集(30%)
数据预处理
- 特征数据归一化（mapminmax）
CPO-SVM分类预测模型构建
模型训练
性能评估
- 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
SHAP可解释性分析
- 计算测试样本的SHAP值
- 绘制特征重要性排名
- 生成特征依赖图

技术路线

原始数据预处理 CPO-SVM分类预测分类预测模型训练优化性能评估 SHAP分析特征重要性

运行环境要求

MATLAB版本：≥2020b
自定义函数依赖 ：
- SHAP值计算
- SHAP可视化

应用场景

序列分类 ：
- 设备故障诊断
- 医疗信号分类
特征可解释性分析 ：
- 识别关键影响因素
- 模型决策过程解释
- 高维特征重要性排序

注意：实际应用中需根据数据特性调整输入维度。SHAP分析部分计算成本较高，可通过减少numShapSamples参数控制样本量。