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我需要看到具体的 Python 案例才能判断,请把代码贴出来(或告诉我文件路径/链接)。
我可以先说明怎样判断一个 Python 案例是否做了敏感性测试,你可以对照检查:
敏感性测试通常包含的特征
有参数扰动逻辑 比如对某个关键输入按 ±10%、±20% 或网格方式变动:
for delta in [-0.2, -0.1, 0, 0.1, 0.2]:
param = base_value * (1 + delta)
result = model(param)
有对比/汇总输出
- 输出不同参数下的结果表(DataFrame)
- 画龙卷风图(tornado chart)、蜘蛛图(spider plot)
- 计算弹性系数、敏感度指数
常见术语/函数名
scenario、sensitivity、tornado、perturb、shock、delta、grid_search、monte_carlo、sobol、morris、SALib
单因素 vs 多因素
- OAT(One-at-a-Time):一次只变一个参数
- 全局敏感性:Sobol、Morris、Monte Carlo 采样
快速自查清单
| 检查项 | 是/否 |
|---|---|
| 是否有循环遍历不同参数值? | |
| 是否有基准情形(baseline)作为对照? | |
| 是否输出参数-结果的对应关系? | |
| 是否用图表展示敏感性? | |
| 是否用了 SALib 等专门库? |
把代码发给我,我可以直接回答:
- 是否包含敏感性测试
- 属于哪种类型(OAT / 全局 / 情景分析)
- 覆盖是否充分、有哪些遗漏
- 如何补充改进