Sobol敏感性分析，Python实现。

简介：
1. 本文介绍了一种利用Python实现Sobol敏感性分析的方法，其核心目标是通过该方法对机器学习模型中各个因素对模型性能的影响程度进行评估。分析结果被细分为一阶敏感性、二阶敏感性和总阶敏感性三个层次。 2. 提供详细的实例说明，包含数据示例、相应的代码以及清晰的注释，以便于理解和应用。 3. 用户可以灵活地自定义图表的标签以及字体大小等参数设置，以满足不同的可视化需求。 4. 提供的Python代码可以直接运行，方便用户快速上手使用。环境要求为Python 3.6.5版本以及TensorFlow 1.9.0版本。 5. RF.model指的是在训练完成后保存的随机森林模型。用户可以根据需要自行定制模型的替换过程。 6. 结果图表展示了样本数量分别为128、256、512、1024和2048时的分析结果。通常情况下，随着样本数量的增加，分析结果的准确性也会相应提高。 7. 如果您在使用过程中遇到任何疑问，可以通过发送邮件至2900045856@qq.com或关注博主allein_STR进行咨询或购买该资源（请在备注中注明“资源”）。