Python中的Sobol敏感性分析实现

简介：
本简介介绍如何在Python中实现Sobol敏感性分析的方法和步骤，包括必要的库导入、参数设置及结果解析等，帮助研究者评估模型输入变量的重要性。 本段落介绍如何使用Python实现Sobol敏感性分析方法来评估机器学习模型中的不同因素影响大小，并通过实例详细讲解该过程。代码将生成一阶、二阶及总阶的敏感性结果，同时允许用户自定义图的标签和字体大小等设置。 环境要求为：python==3.6.5 和 tensorflow==1.9.0。RF.model是经过训练并保存下来的随机森林模型，用户可以自行替换此文件以适应不同的需求。该代码将展示样本数分别为128、256、512、1024和2048时的敏感性分析结果，并且通常情况下，随着样本数量增加，分析结果会更加准确。 实例包括数据集及详细注释说明的完整Python代码，可以直接运行。对于使用过程中遇到的问题或需要进一步的帮助，请通过联系作者allein_STR并注明“资源”。