用python写一段计算BP神经网络模型四个输入参数对单个输出参数结果全局灵敏度的代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于计算BP神经网络模型四个输入参数对单个输出参数结果全局灵敏度：

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import r2_score

# 定义输入和输出数据
X = np.array([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [4, 5, 6, 7], [5, 6, 7, 8]])
y = np.array([10, 20, 30, 40])

# 训练BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000, random_state=42)
model.fit(X, y)

# 计算结果全局灵敏度
sensitivity = []
for i in range(X.shape[1]):
    X_copy = np.copy(X)
    np.random.shuffle(X_copy[:, i])
    y_pred = model.predict(X_copy)
    sensitivity.append(r2_score(y, y_pred))

print("全局灵敏度：", sensitivity)

这段代码首先定义了四个输入参数和单个输出参数的训练数据，然后使用Scikit-learn库中的MLPRegressor类训练了一个BP神经网络模型。接下来，代码通过随机重排每个输入参数的值来计算结果全局灵敏度。最后，代码打印出了结果全局灵敏度。