sobol敏感性分析 python实现
1. sobol敏感性分析 python实现方法。
代码目的是通过sobol敏感性分析方法评估机器学习模型中不同因素的影响大小。
结果分为一阶敏感性，二阶敏感性和总阶敏感性三种。
2. 实例详细讲解，包括（数据+代码+注释）
3. 可自定义图的标签、字体大小等设置
4. python代码，可直接运行。环境：python==3.6.5，tensorflow==1.9.0
5. RF.model为训练结束后保存的RF模型。用户可自定义替换
6. 结果图中为样本数是128，256，512，1024和2048五种情况下的结果。一般而言，样本数越多，结果越准确。
7. 若有疑问，可通过2900045856@qq.com或关注CSDN博主allein_STR后咨询或购买（备注“CSDN资源”）。
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