参数敏感性分析 python

参数敏感性分析是一种研究不同模型参数对模型输出影响的方法。在Python中，有多个库可以用于参数敏感性分析，其中一些常用的库包括：

1. SALib：一个用于全局敏感性分析的Python库，提供了多种方法来计算模型参数的敏感性。它支持多种采样和分析技术，包括Monte Carlo采样和Sobol分析技术。

2. PySensitivity：一个Python库，提供了多种全局敏感性分析方法，包括Morris方法、Sobol方法和FAST方法。它还提供了一些可视化工具，帮助用户更好地理解参数敏感性分析结果。

3. scikit-learn：一个Python机器学习库，提供了多种模型训练和评估工具。其中一些工具可以用于参数敏感性分析，例如GridSearchCV和RandomizedSearchCV。

4. statsmodels：一个Python统计库，提供了多种统计方法和模型类，包括回归模型和时间序列模型。它也可以用于参数敏感性分析，例如使用OLS函数进行线性回归分析。

这些库都有很详细的文档和示例代码，可以根据具体需求选择适合自己的库进行参数敏感性分析。