想问一下用神经网络做预测，想知道输入各个指标对结果的影响值或说贡献度，miv和敏感性分析都可以吗，两者有什么区别吗？
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
MIV和敏感性分析都是用来评估输入变量对模型输出的影响的方法，但是它们有一些不同之处。
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MIV (Mean Increase in Variance) 是一种基于随机森林的特征选择方法。它通过计算每个变量在随机森林中被用来划分节点的次数来评估变量的重要性。MIV值越大，说明该变量对模型的贡献越大。
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敏感性分析是一种更为通用的方法，用于评估输入变量对模型输出的影响。它可以通过对输入变量进行扰动来评估它们对模型的影响。常见的敏感性分析方法包括局部敏感性分析 (Local Sensitivity Analysis) 和全局敏感性分析 (Global Sensitivity Analysis)。局部敏感性分析可以在单一点评估变量的贡献，而全局敏感性分析则可以考虑变量之间的交互效应，更全面地评估变量的重要性。
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因此，如果您想评估每个变量的贡献，可以使用MIV方法。如果您想评估变量之间的交互效应，或者希望进行更全面的敏感性分析，则可以使用敏感性分析方法。
小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:
MIV和敏感性分析是两种不同的方法，用于探索输入变量对最终结果的影响。MIV（多元变量分析）是一种统计学方法，它可以用来检验输入变量之间的关系，以及输入变量对输出变量的影响。它可以帮助我们更好地理解变量之间的关系，以及变量对结果的影响。而敏感性分析则是一种模型分析方法，它可以帮助我们更好地理解模型的内部工作原理，以及输入变量对模型输出的影响。它可以帮助我们更好地了解模型的内部机制，以及输入变量对模型输出的贡献度。因此，MIV和敏感性分析都可以用来探索输入变量对最终结果的影响，但它们的方法不同，MIV是一种统计学方法，而敏感性分析则是一种模型分析方法。
回答不易，记得采纳呀。