敏分AP（Sensitivity Analysis in Probabilistic Programming）是一种用于概率编程的敏感度分析方法，可帮助开发人员了解模型中不同变量和参数对输出结果的影响程度。

它可以通过对输入参数进行微小变化来估计输出结果的变化，从而评估模型的鲁棒性和鲁棒性的相对重要性。

这种分析方法特别适用于复杂的统计模型和机器学习模型以及需要对这些模型进行实时优化的应用程序。