决策函数灵敏度分析代码

以下是一个决策函数灵敏度分析的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from SALib.sample import saltelli
from SALib.analyze import sobol
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 定义输入参数和目标变量
X = data\[\['factor1', 'factor2', 'factor3'\]\]
y = data\['target'\]

# 定义线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用SALib包中的saltelli函数生成样本
problem = {
    'num_vars': 3,
    'names': \['factor1', 'factor2', 'factor3'\],
    'bounds': \[\[0, 1\], \[0, 1\], \[0, 1\]\]
}
samples = saltelli.sample(problem, 1000)

# 运行模型并计算输出结果
outputs = \[\]
for sample in samples:
    X_sample = X.copy()
    for i, name in enumerate(problem\['names'\]):
        X_sample\[name\] = sample\[i\]
    model.fit(X_sample, y)
    outputs.append(model.predict(X_sample))

# 使用SALib包中的sobol函数进行敏感性分析
Si = sobol.analyze(problem, np.array(outputs))

# 绘制Sobol分析结果的条形图
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(problem\['names'\], Si\['S1'\], yerr=Si\['S1_conf'\])
ax.set_ylabel('S1 sensitivity index')
ax.set_xticklabels(problem\['names'\])
ax.set_xticks(range(len(problem\['names'\])))
plt.show()

这段代码首先加载了一个包含股票价格和三个影响因素的数据集，并定义了一个线性回归模型。然后，使用SALib包中的saltelli函数生成1000个样本，并运行模型并计算输出结果。最后，使用SALib包中的sobol函数对参数进行敏感性分析，并绘制了Sobol分析结果的条形图。请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需要更改模型和参数设置，以实现更复杂的敏感性分析。在进行敏感性分析时，还需要仔细考虑模型的可靠性和准确性，以及数据质量的影响。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数模补充（4）灵敏度分析](https://blog.csdn.net/qq_62377885/article/details/129057207)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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