代码主要功能
基于MATLAB的XGBoost回归预测+SHAP分析+新数据预测，主要功能包括：
• 智能优化XGBoost超参数：使用WOA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
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WOA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
- 技术路线
数据预处理 → 智能优化(WOA) → XGBoost建模 → SHAP解释 → 性能对比