28、多变量预测与敏感性分析：交通流量建模实践

多变量预测与敏感性分析：交通流量建模实践

1. 多变量预测与敏感性分析概述

在进行监督学习模型的解读时，传统方法虽能有效评估模型、揭示关键预测因子及其隐藏交互，但这些方法基于已知样本及其分布，在预测未来时面临挑战。时间序列数据看似有规律，但实际存在诸多不可预测因素，如供应链延迟、重大突发事件等，会使原本可理解的时间序列变得难以识别。

1.1 主要研究方法

为解决多变量预测问题，我们将采用以下方法：
1. 传统解释方法评估模型 ：使用RMSE、回归图、混淆矩阵等评估模型预测性能及误差分布。
2. 集成梯度法生成局部归因 ：理解模型决策路径，判断建模策略是否最优。
3. SHAP的KernelExplainer进行全局和局部解释 ：深入理解模型中重要特征。
4. Morris敏感性分析进行因子优先级排序 ：确定影响输出变异性的因素。
5. Sobol敏感性分析进行因子固定 ：量化输入因素对输出变异性的贡献和交互，进行基于方差的成本敏感性分析。

1.2 技术要求

本示例使用以下库： mldatasets 、 pandas 、 numpy 、 sklearn 、 statsmodels 、 tensorflow 、