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基于 CNN-SHAP 分析卷积神经网络的多分类预测【MATLAB】

news 2025/6/10 5:40:06

在当今这个数据爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。特别是在图像识别、文本分类、医学诊断等领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN） 已成为实现高精度多分类任务的重要工具。

然而，随着模型复杂度的提升，人们开始越来越关注：模型到底是如何做出决策的？它的判断依据是否合理？是否存在某些特征被过度依赖或忽略的情况？

为此，一种可解释性分析方法——SHAP（SHapley Additive exPlanations） 应运而生。它为理解深度学习模型的预测结果提供了有力支持。本文将围绕“基于CNN-SHAP的多分类预测”展开介绍，并结合 MATLAB 平台展示其应用价值。

一、什么是卷积神经网络（CNN）？

卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格结构数据（如图像、时间序列等）的人工神经网络。它通过引入卷积层、池化层和全连接层，能够自动提取输入数据中的关键特征，并进行高效的分类与识别。

相比传统的机器学习方法，CNN 在以下方面表现突出：

自动特征提取：无需手动设计特征，模型能从原始数据中自主学习有效信息；
强大的泛化能力：尤其适用于图像、声音、文本等高维数据；
高分类准确率：在多种标准数据集上均取得了优异成绩。

二、SHAP：让模型“开口说话”

虽然 CNN 模型在性能上表现出色，但其“黑箱”特性也让人难以理解其内部机制。这时，SHAP 方法提供了一种统一且有理论基础的方式来解释模型的预测结果。

SHAP 的核心思想是：量化每个输入特征对最终预测结果的影响程度。它不仅告诉我们模型做出了怎样的判断，还揭示了“为什么”会做出这样的判断。

将 SHAP 应用于 CNN 模型中，可以帮助我们：

理解哪些区域或特征对分类起到了关键作用；
验证模型是否依赖了合理的特征，而非噪声或偏见；
提升模型的透明度与可信度，增强用户信任；
发现潜在的问题特征，优化模型结构与训练策略。

三、MATLAB平台上的CNN-SHAP实战思路

在 MATLAB 中构建一个基于 CNN 和 SHAP 的多分类预测系统，大致可以分为以下几个步骤：

1. 数据准备与预处理

选择合适的多分类数据集，如手写数字、彩色图像或语音信号等。进行必要的数据清洗、标准化和划分训练集/测试集的操作。

2. 构建并训练CNN模型

使用 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 设计一个适合当前任务的卷积神经网络结构，并完成模型训练过程。确保模型具备良好的分类性能。

3. 引入SHAP进行模型解释

借助 MATLAB 或外部工具（如 Python 接口），调用 SHAP 方法对 CNN 模型进行可视化解释。例如：

对图像数据，可以显示哪些像素区域对分类结果影响最大；
对文本或多维特征数据，可以查看各个变量的重要性排序。

4. 结果分析与优化

结合 SHAP 输出的结果，深入分析模型行为。如果发现某些不合理的影响因素，可以针对性地调整模型结构、增加数据多样性或进行特征工程，从而提升模型质量。

四、实际应用场景举例

CNN-SHAP 的组合已在多个领域展现出强大潜力：

医学影像分析：帮助医生理解 AI 是如何识别肿瘤、病灶区域的，提高诊断信心；
工业质检：识别产品缺陷时，清楚指出异常位置，便于人工复核；
自然语言处理：在情感分析或文本分类中，标注出决定性关键词；
自动驾驶：解析视觉模型对道路环境的判断依据，提升安全性与可靠性。

五、总结

卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取与分类能力，在多分类任务中表现卓越；而 SHAP 方法则为这些“黑箱”模型打开了可解释性的窗口。两者的结合，不仅提升了模型的准确性，也增强了其透明度与实用性。

在 MATLAB 平台上，利用其丰富的工具箱和可视化功能，我们可以快速搭建并分析 CNN-SHAP 模型，从而更好地服务于科研、工程与商业应用。

六、部分代码

%%  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');%%  划分训练集和测试集
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
L = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度P_train = res(1: num_train_s, 1: L)';
T_train = res(1: num_train_s, L + 1: end)';
M = size(P_train, 2);
P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: L)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, L + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  数据归一化
[p_train1, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test1  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train =  categorical(T_train)';
t_test  =  categorical(T_test )';