SALib/SALib

解決する課題

SALibは、システムモデルの入力がどのように出力に影響を与えるかを理解するのに役立ちます。複雑なモデルを構築する際、どの入力変数が最も影響力があるのか、あるいはそれらがどのように相互作用しているのかが不明確なことがよくあります。このライブラリは、これらの関係を定量化するためのツールを提供し、モデルの結果を左右する要因を特定するのに役立ちます。

仕組み

SALibは、確立された感度分析手法のコレクションを提供します。モデルのパラメータ（名前と範囲）を定義すると、ライブラリがそれらのパラメータのサンプルを生成します。これらのサンプルを使用してモデルを実行し、その結果をSALibに戻して分析を行います。ステップバイステップで制御する手続き型アプローチと、より合理化されたワークフローのためのチェーン型アプローチの両方をサポートしています。

対象ユーザー

システムモデルを構築し、その作業を検証または解釈するためにグローバル感度分析を実行する必要がある研究者、データサイエンティスト、エンジニア向けに設計されています。

ハイライト

• Sobol、Morris、eFAST、Shapley Effectsなど、幅広い感度分析手法が含まれています。
• コマンドラインとPythonベースの両方のワークフローをサポートしています。
• サンプリング、評価、分析のステップを連結するための柔軟な 'ProblemSpec' インターフェースを提供します。
• 分析結果を可視化するための組み込みのプロット機能を提供します。
• NumPy、SciPy、pandasなどの標準的なPythonデータサイエンスツールと互換性があります。