技术栈
敏感性分析
随风飘摇的土木狗
17 天前
神经网络
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matlab
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bp
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敏感性分析
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shap
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可解释
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shaply
【MATLAB第112期】基于MATLAB的SHAP可解释神经网络回归模型（敏感性分析方法）
【MATLAB第112期】基于MATLAB的SHAP可解释神经网络回归模型（敏感性分析方法）该文章实现了一个可解释的神经网络回归模型，使用BP神经网络（BPNN）来预测特征输出。该模型利用七个变量参数作为输入特征进行训练。为了提高可解释性，应用了SHapley Additive exPlanations（SHAP），去深入了解每个参数对模型预测的贡献。
随风飘摇的土木狗
1 个月前
matlab
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代理模型
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敏感性分析
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无目标函数
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置信区间
【MATLAB第109期】基于MATLAB的带置信区间的RSA区域敏感性分析方法，无目标函数
参考第64期文章【MATLAB第64期】【保姆级教程】基于MATLAB的SOBOL全局敏感性分析模型运用（含无目标函数，考虑代理模型）
随风飘摇的土木狗
1 年前
matlab
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回归预测
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多输入单输出
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敏感性分析
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lsboost
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bag
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优化超参数
【MATLAB第92期】基于MATLAB的集成聚合多输入单输出回归预测方法（LSBoost、Bag）含自动优化超参数和特征敏感性分析功能
本文展示多种非常用多输入单输出回归预测模型效果。注：每次运行数据训练集测试集为随机，故对比不严谨，不能完全反映模型效果。
随风飘摇的土木狗
1 年前
matlab
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分类
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回归
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敏感性分析
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特征排序
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重要性排序
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降维
【MATLAB第77期】基于MATLAB代理模型算法的降维/特征排序/数据处理回归/分类问题MATLAB代码实现【更新中】
本文介绍基于libsvm代理模型算法的特征排序方法合集，包括： 1.基于每个特征预测精度进行排序（libsvm代理模型） 2.基于相关系数corr的特征排序（libsvm代理模型） 3.svmrfe_ker（二分类）【后续更新】 4.基于SVM-RFE递归特征消除的特征排序svmrfe_ori（二分类）【后续更新】
随风飘摇的土木狗
1 年前
matlab
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pcc
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ipcc
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皮尔逊
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敏感性分析
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特征排序
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特征变量重要度
【MATLAB第63期】基于MATLAB的改进敏感性分析方法IPCC，拥挤距离与皮尔逊系数法结合实现回归与分类预测
考虑拥挤距离指标与PCC皮尔逊相关系数法相结合，对回归或分类数据进行降维，通过SVM支持向量机交叉验证得到平均指标，来判定优化前后模型好坏 。 通过手动设置拥挤权重，如拥挤权重0.3，关联权重0.7，来得到IPCC的各变量的特征值。