python敏感性分析

敏感性分析是指在模型建立过程中，通过改变模型输入参数或者模型结构，来评估模型输出结果的敏感程度，以此来评估模型的可靠性和稳定性。在Python中，可以使用各种统计、数据分析和机器学习库来进行敏感性分析，如NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-learn等。其中，常用的敏感性分析方法包括：元分析法、一维敏感性分析、Monte Carlo模拟等。通过对模型进行敏感性分析，可以帮助我们更好地了解模型的性能和局限性，从而为进一步优化和改进模型提供有价值的参考。