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基于XGBoost算法的山东烟叶质量预测模型初探

文献类型： 中文期刊

作者： 别瑞;周婷云;周显升;姜滨;周永;邱军;曹建敏

作者机构：

关键词： 山东烟叶;XGBoost;机器学习;SHAP value;质量预测

期刊名称：中国烟草科学

ISSN： 1007-5119

年卷期： 2022 年 43 卷 5 期

页码：

收录情况： 北大核心（2020版） ; ; CSCD（2021-2022年度） ; ; 科技核心（2021版） ; ; 农林核心（2020版）

摘要： 为挖掘烟叶化学成分与感官质量之间的关系,探究机器学习算法在烟叶质量评价领域的应用效果,以山东烟叶为试验材料,开展了常规成分、生物碱、有机酸、多酚和单双糖等20项主要化学成分检测和感官质量评价,并根据感官质量优劣将其划分为好、中、差3个质量档次。利用遗传算法对XGBoost进行超参数寻优,建立了基于化学成分的山东烟叶质量档次预测模型,同时引入SHAP value模型解释框架进行全局解释与特征依赖分析。所建预测模型对山东烟叶质量档次判别准确率为85%,尤其对第3质量档次识别效果最佳。SHAP value全局解释表明,影响山东烤烟质量的7个特征指标贡献度排名为:酸酚比>蔗糖>氯>烟碱>降烟碱>柠檬酸>糖碱比,其中糖碱比、蔗糖、酸酚比分别为好、中、差质量档次判别贡献最大的化学指标。基于XGBoost算法的山东烟叶质量预测模型在烟叶质量档次判别应用中有效、可靠、可解释性强,对于烟叶质量评价和烟叶生产具有一定指导意义。

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