线性规划灵敏度分析python

线性规划灵敏度分析是一种用于评估线性回归模型中各个输入参数对输出结果的影响程度的方法。在Python中，您可以使用SALib库进行线性规划灵敏度分析。以下是一个示例代码，可以帮助您进行线性规划灵敏度分析：

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

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

# 定义输入参数和输出结果
X = data[['input1', 'input2', 'input3']]
y = data['output']

# 定义线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用SALib库的saltelli函数生成1000个样本
samples = saltelli.sample(len(X), 1000)

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

# 计算敏感性分析结果
Si = sobol.analyze(problem, np.array(outputs), print_to_console=False)

# 绘制敏感性分析结果的条形图
import matplotlib.pyplot as plt
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()

请注意，您需要将示例代码中的数据集路径、输入参数和输出结果的列名等根据您的实际情况进行相应的修改。此外，您还可以根据需要进一步修改模型和参数设置，以满足您的具体需求。