感度分析と不確かさ定量化とAI推論
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モデルへの入力には不確実性が伴い、予測の信頼性を損ないます。感度分析は、入力の不確かさと出力の変動性の関係を明らかにし、「入力の変化がモデル出力にどう影響するか」を探求します。局所分析は特定点周りの小さな摂動、グローバル分析は入力空間全体を調査します。モデルは線形から非線形まで様々で、入力因子は確率分布で不確かさを定量化。サンプリング法が入力空間の探索を導き、感度指標が因子の影響を定量化します。摂動技術、因子分析、分散分析、ツリーベース法、ベイズ法などがツールボックスを強化。感度分析はモデルの堅牢性評価、重要因子の特定、予測信頼性評価に役立ち、多様な分野でより良いモデル構築と意思決定を支援します。不確かさ定量化と共に、モデルとその限界を理解する強力なフレームワークです。