模型输出灵敏度分析中shapley效应的估计。
shapley-effects的Python项目详细描述
[！[生成状态]（https://gitlab.com/CEMRACS17/shapley-effects/badges/master/build.svg)](https://gitlab.com/CEMRACS17/shapley-effects/commits/master） [！[覆盖率报告]（https://gitlab.com/CEMRACS17/shapley-effects/badges/master/coverage.svg)](https://gitlab.com/CEMRACS17/shapley-effects/commits/master） #Shapley效果
shapley effects或shapley是一个python库，它为模型输出的敏感度分析领域估计shapley effects[[1]]（http://epubs.siam.org/doi/pdf/10.1137/16M1097717）。库中提供了一些功能。对于给定的概率模型和数值函数，可以：
- 计算shapley效果，
- 计算相关和独立输入的Sobol'指数，
- 建立替代模型来代替数值函数。
该库主要建立在numpy、openturns等库之上。它也被验证并与r软件中的[灵敏度]（https://github.com/cran/sensitivity/）包进行了比较。
##重要链接
- 示例笔记本可在[示例目录]（https://gitlab.com/CEMRACS17/shapley-effects/tree/dev/examples）中找到。
- 问题：[https://gitlab.com/CEMRACS17/shapley-effects/issues](https://gitlab.com/CEMRACS17/shapley-effects/issues）
##安装
此库中需要各种依赖项，我们强烈建议安装时使用[anaconda]（https://anaconda.org/）。依赖项是：
- 努比，
- 短促，
- 熊猫，
- 开口转弯，
- 科学套件学习，
- 总流量。
scikit-learn用于建立kriging和随机森林模型。openturns是定义概率分布的一个非常方便的工具。利用tensorflow从gpy生成kriging模型的gpflow。
对于绘制或调整模型等各种任务，也需要可选的依赖关系：
- matplotlib，
- 肖伯恩，
- SCIKIT优化。
使用anaconda和pip可以很容易地安装这些库。执行以下命令：
` conda install numpy pandas scikit-learn tensorflow matplotlib seaborn scikit-optimize conda install -cconda-forge openturns gpy `
包gpflow在anaconda或pypi上不可用。因此，必须从源安装。首先克隆github存储库：
` git clone https://github.com/GPflow/GPflow.git `
然后，在gpflow文件夹中，执行以下命令：
` pip install . `
##致谢
该图书馆是在[CEMRACS 2017]（http://smai.emath.fr/cemracs/cemracs17/）的帮助下，在伯特兰·伊奥斯、罗曼·苏厄、维罗尼克·毛姆·德尚和克莱门汀·普里尔的帮助下开发的。
##参考资料
[1]Owen，A.B.，&Prieur，C.（2017年）。关于用shapley值衡量相依输入的重要性。暹罗/ASA不确定度量化杂志，5（1），986-1002。
[2]Song，E.，Nelson，B.L.，&Staum，J.（2016年）。全球敏感性分析中的shapley效应：理论与计算。暹罗/ASA不确定度量化杂志，4（1），1060-1083。
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](https://gitlab.com/CEMRACS17/shapley-effects/commits/master){kind=link}
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