NRBO-SVM分类预测+特征贡献SHAP分析+特征依赖图！机器学习可解释分析，Matlab代码实现在机器学习分类任务中，支持向量机（SVM）是一种性能优异的模型，但其分类精度高度依赖于惩罚参数 c 和核函数参数 g（如RBF核的带宽）。传统网格搜索或随机搜索效率低且难以找到全局最优参数。牛顿-拉夫逊优化算法（Newton-Raphson-Based Optimizer, NRBO）是一种新型元启发式优化算法，模拟牛顿-拉夫逊迭代法的数值寻优思想，具有收敛速度快、全局搜索能力强的特点。将该算法用于SVM参数自动调优，可提升分类模型的准确率与泛化能力。同时，代码引入SHAP（Shapley Additiv