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前言
本文基于 Kaggle平台—洪水数据集的回归预测（文末附数据集），更新基于CNN-SENet的预测模型，并提供结合SHAP理论开展模型可解释性分析！
1 合集更新介绍
1.1 新增 SHAP 可视化分析
注意：本次更新可视化模型继续加入基于 Python 的回归预测模型合集中，之前购买的同学请及时更新下载!（性价比极高）
1.2 合集简介
什么是回归预测？和一般的时间序列预测有什么不同？
（1）回归预测：
回归预测通常指的是利用特征来预测一个连续型的目标变量。例如，根据房屋的面积、地理位置、房龄等特征来预测房价。在回归预测中，目标变量一般是连续的实数值，可以是任意范围内的数值。
回归预测的特征可以包括各种类型的数据，包括数值型、类别型、文本型等，而目标变量是连续的实数值。
常见的回归模型包括线性回归、岭回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归等。
（2）时间序列预测：
时间序列预测是指根据一系列按时间顺序排列的数据点，预测未来的数值。这些数据点通常是按照固定时间间隔采集的，比如每天、每月或每年。
时间序列预测的目标是根据过去的数据来预测未来的数值，因此时间顺序在预测任务中非常重要。
时间序列预测通常涉及到一些特定的方法，比如ARIMA模型、LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络、Prophet模型等，这些方法能够充分利用数据中的时间结构和周期性。
● 数据集：Kaggle平台—洪水数据集
● 环境框架：python 3.9 pytorch 2.1 及其以上版本均可运行
● 使用对象：入门学习，论文需求者
● 代码保证：代码注释详细、即拿即可跑通。
● 配套文件：详细的环境配置安装教程，模型、参数讲解文档
包括完整流程数据代码处理：
回归预测数据集制作、数据加载、模型定义、参数设置、模型训练、模型测试、预测可视化、模型评估
全网最低价，入门回归预测最佳教程，高性价比、高质量代码，大家可以了解一下：（所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新！后续会逐渐提高价格，越早购买性价比越高！！！）一次购买，享受永久免费更新福利！
2 数据预处理
数据集格式为CSV文件，共50000个样本，20个特征，来预测FloodProbability（洪水概率）： 该结果变量基于上述因素预测洪水的可能性，可能表示为0到1之间的概率。
按照7:2:1划分训练集、验证集、测试集：
3 基于CNN-SENet的回归模型
3.1 定义CNN-SENet网络模型
3.2 设置参数，训练模型
50个epoch，mse极低，CNN-SENet网络效果显著，模型能够充分提取数据的多尺度特征，收敛速度快，性能特别优越，效果明显。
4 模型评估与可视化
4.1 模型评估
4.2 回归预测拟合
4.3 基于 SHAP 可解释性分析
5 代码、数据整理如下：
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