作品亮点

• 完整流程：数据读取、划分、归一化、GBDT训练、预测、评估、SHAP解释，一步到位
• 代码清晰：关键步骤有中文注释，可调参数已标注，换数据改路径即可运行
• 图表丰富：自动生成7组图表（折线图、带边际直方图的散点图、残差图、特征重要性图、SHAP条形图+玫瑰图+蜂群图、SHAP依赖图）
• 可解释性强：集成SHAP分析，直观展示每个特征如何影响预测结果，模型不再是黑箱
• 即拿即用：附带示例数据集，替换成自己的Excel数据即可运行，所有图片自动保存

作品介绍

梯度提升树回归（GBDT）是经典的集成学习算法，在回归预测中表现稳定。这个作品不仅实现了GBDT回归的完整流程，还集成了SHAP可解释性分析，帮你回答“哪个特征最重要”“特征值如何影响预测结果”等问题。运行后自动生成多张专业图表，直接放进论文或报告里就能用，省去自己写代码和画图的时间。

购买后可获得

1. 完整MATLAB源码（.m文件，包含数据预处理、GBDT训练、预测、评估、SHAP分析、可视化全模块）
2. 示例数据集（可直接运行测试）
3. 源码附带详细注释

需要做论文模型对比、增加工作量、或者需要可解释性分析的朋友，直接拿去用 👇