假设我有一组输入变量（A、和），并且我使用机器学习模型（在我的例子中）预测目标（ ） B，并具有合理的性能（测试集的相对误差为 5%）。CDyXGBRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
import pandas as pd
from xgboost import XGBRegressor
X, y = make_regression(n_samples=500, n_features=4, n_informative=2, noise=0.3)
X = pd.DataFrame(X, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
model = XGBRegressor()
model.fit(X, y)
现在，我想通过回答两个问题来对此模型进行某种敏感性分析：
A变量和（不是）独立增加 5%对目标变量有什么B影响？CD从变量
A,B和C; 和D的值的组合A（不接触）将目标值增加10，最小化 和的总和。BCDyABC
我已经回答了问题一（请参阅此要点）。但是，如何对问题 2 进行编码？我想这意味着一个优化问题。