1. 代码主要功能
这是一个基于MATLAB的XGBoost回归预测与优化系统，主要功能包括：
- 智能优化XGBoost超参数：使用NRBO算法优化树的数量和最大深度
- 模型性能对比：比较优化前后XGBoost的性能差异
- 特征重要性分析：通过SHAP值解释模型预测
- 多维度可视化：提供雷达图、拟合图、误差分析等丰富图表
- 新数据预测：支持对新输入数据进行预测
2. 算法步骤
主流程：
- 数据预处理：归一化、训练测试集划分
- 超参数优化：使用NRBO算法寻找最优参数组合
- 模型训练：用优化参数训练XGBoost模型
- 预测与评估：计算各项性能指标
- 特征解释：计算SHAP值分析特征重要性
- 结果可视化：生成多种对比图表
SHAP值计算：
- 对每个样本和特征，计算所有特征子集的边际贡献
- 基于Shapley值公式加权平均
- 生成蜂群图和重要性条形图
3. 技术路线
数据预处理 → 智能优化(NRBO) → XGBoost建模 → SHAP解释 → 性能对比4. 公式原理
XGBoost目标函数：
O b j = Σ l ( y i , y ^ i ) + Σ Ω ( f k ) Obj = Σl(y_i, ŷ_i) + ΣΩ(f_k) Obj=Σl(yi,y^i)+ΣΩ(fk)
其 中 Ω ( f ) = γ T + 1 / 2 λ ∣ ∣ w ∣ ∣ ² 其中Ω(f) = γT + 1/2λ||w||² 其中Ω(f)=γT+1/2λ∣∣w∣∣²
NRBO优化：
牛顿-拉夫逊优化算法(Newton-Raphson-based optimizer, NBRO)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），该成果由Sowmya等人于2024年2月发表在中科院2区Top SCI期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上。
5. 参数设定
优化参数：
- 种群数量：N = 10
- 最大迭代次数：Max_iteration = 30
- 树数量范围：[50, 200]
- 深度范围：[1, 15]
数据参数：
- 训练集比例：80%
- 归一化范围：[0, 1]
混沌映射选项：
提供9种混沌映射方法（tent、chebyshev、singer等）
6. 运行环境
软件要求：
- MATLAB2020B（主要运行环境）
- XGBoost for MATLAB（模型训练预测）
- spider_plot工具箱（雷达图绘制）
文件依赖：
回归数据.xlsx（输入数据）新的多输入.xlsx（新预测数据）spider_plot\（雷达图工具包）
7. 应用场景
适用领域：
- 回归预测问题：房价预测、销量预测、股票预测等
- 特征重要性分析：识别关键影响因素
- 模型优化研究：超参数调优方法对比
