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Voronoi Cell Interface-Based Parameter Sensitivity Analysis for Labeled Samples
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AI
DOI：10.1111/cgf.70122.png)
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摘要
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调整模拟或实验的输入参数通常会导致不同类别的结果。在此背景下，参数敏感性分析包括估计对各个参数的敏感性，即理解哪些参数对输出分类的变化贡献最大，以及这些变化发生在哪些参数范围内。我们提出了一种基于参数空间中样本点之间的Voronoi胞腔界面的新型可视化参数敏感性分析方法来解决这个问题。首先计算参数空间中样本点的Voronoi图。然后提取Voronoi胞腔界面，并利用这些界面来量化对参数的敏感性，同时考虑每个样本对应输出的类别标签信息。接着利用多种可视化编码来表示胞腔界面转换和类别标签分布，包括用于局部参数敏感性的堆叠图。我们通过合成和真实世界数据集的案例研究来评估该方法的表现力和实用性。
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