数学建模稳定性检验代码

数学建模稳定性检验通常是为了验证模型在面对数据波动、参数变化或其他扰动时是否能够保持其性能或者输出的稳定性。稳定性检验的代码会根据具体的模型和检验方法而有所不同，但通常会包括对模型进行多次模拟，然后分析结果的变化情况。

以一个简单的线性回归模型为例，稳定性检验可能包括以下步骤：

1. 使用相同的模型结构和算法多次对同一数据集进行拟合，每次使用不同的随机种子来初始化模型参数。
2. 记录每次拟合得到的参数值或者性能指标（如R平方值）。
3. 分析这些参数值或性能指标的分布情况，例如计算它们的平均值、方差、标准差等统计量。
4. 如果统计量表明模型的参数或性能在多次拟合中波动很小，则可以认为模型具有较好的稳定性。

以下是一个简单的Python代码示例，用于进行线性回归模型的稳定性检验：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 假设我们有一些数据X和y
X = np.array([...])
y = np.array([...])

# 设置模拟次数
n_simulations = 100
r2_scores = []

for i in range(n_simulations):
    # 创建线性回归模型实例
    model = LinearRegression()
    
    # 使用相同的X和y进行拟合，但每次可能初始化的参数不同
    # 在实际中，可以通过改变数据的采样方式来模拟不同的情况
    model.fit(X, y)
    
    # 预测并计算R平方值
    y_pred = model.predict(X)
    r2_scores.append(r2_score(y, y_pred))

# 计算R平方值的统计量
mean_r2 = np.mean(r2_scores)
std_r2 = np.std(r2_scores)

print("平均R平方值:", mean_r2)
print("R平方值的标准差:", std_r2)

# 根据需要判断模型的稳定性

请注意，这只是一个非常简单的示例，实际的稳定性检验会根据模型的复杂性和应用场景有更详细的要求和方法。