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基于GC-MS指紋圖譜和XGBoost機器學習的瀘型基酒貯存時間鑒別
來源：食品科學網(wǎng) 閱讀量: 210 發(fā)表時間: 2023-01-03
作者: 劉青茹，孟連君，張曉娟，翟偉績，柴麗娟，陸震鳴，許泓瑜，王松濤，張宿義，沈才洪，史勁松，許正宏
關(guān)鍵詞: 白酒年份；揮發(fā)性化合物；特征篩選；機器學習；鑒別
摘要:

通過頂空固相微萃取結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用采集揮發(fā)性成分指紋圖譜，采用極端梯度提升算法建立回歸模型，運用極端隨機森林的變量重要性評估、sklearn特征選擇模塊中的單變量線性回歸測試（F_regression）以及連續(xù)目標變量的互信息（mutual_info_regression）確定有效建模變量，對白酒的貯存時間進行鑒別。模型的R2評估結(jié)果為0.987，預(yù)測模型可靠性較好，為白酒酒齡的判斷提供了新思路。

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