Python中实现敏感性分析以优化流程质量的三种方法
原文中文，约4500字，阅读约需11分钟。发表于：。在本教程中，我们将讨论敏感性分析的概念。我们将探索在 Python 中进行敏感性分析和优化过程质量的各种方法。我们先简单了解一下敏感性分析的概念。敏感性分析是一种强大的技术，用于了解输入参数的变化如何影响模型或过程的输出。在一组给定的假设下，敏感性分析评估自变量的替代值如何影响特定的因变量。了解敏感性分析它服务于以下目标： 识别关键参数：确定哪些输入参数对输出影响最显着。...
本教程介绍了敏感性分析的概念和在Python中进行敏感性分析的方法，包括一次一个(OAT)、莫里斯法和索博尔指数。通过示例代码展示了如何使用这些方法进行敏感性分析，帮助优化流程和提高模型可靠性。
