python中灵敏度分析模板

在Python中，敏感性分析通常用于评估模型输入变量的变化对模型输出结果的影响程度。它可以帮助我们理解哪些因素对结果影响最大，这对于优化决策和理解数据的重要性至关重要。在Python中，一种常见的做法是使用scikit-optimize库（例如`skopt`）来进行全局优化并结合Monte Carlo模拟来估计参数的敏感性。

以下是一个简单的敏感性分析模板示例：

from skopt import gp_minimize
import numpy as np

# 假设我们有一个黑盒函数f(x)
def black_box_function(x):
    # 这里替换为你的实际模型或计算逻辑
    pass

# 定义参数范围和数量
param_ranges = {
    'parameter_1': (0, 10),
    'parameter_2': (0, 5),
    'parameter_3': (0, 1)
}

# 创建随机样本点网格
num_samples = 1000
sample_points = np.random.uniform(param_ranges.values(), size=(num_samples, len(param_ranges)))

# 计算所有样本点的结果
results = [black_box_function(sample) for sample in sample_points]

# 使用gp_minimize进行全局最小化，找到最优解作为参考点
best_params, best_value = gp_minimize(black_box_function, param_ranges)

# 对每个参数做敏感性分析
sensitivity_scores = [(param_name, np.std(results - best_value)) for param_name, _ in param_ranges.items()]

print("Sensitivity analysis:")
for score in sensitivity_scores:
    print(f"{score[0]}: {score[1]}")