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—— 中国食品杂志社
随着全球食品安全问题的日益严峻，快速预测食品中的潜在毒素变得至关重要。传统预测方法如化学分析和生物测定法虽能提供精确结果，但耗时长、成本高且操作复杂，难以满足大规模筛查需求。近年来，机器学习技术凭借其强大的数据处理能力和模式识别优势在食品生物毒素预测领域展现出广阔应用前景。本文首先论述生物毒素预测在食品安全领域的重要性，随后详细介绍机器学习的基础理论与关键算法模型，并重点讨论其在生物毒素预测中的应用，分析不同算法和模型的实际效果。针对机器学习在生物毒素预测中存在的问题，探讨了模型优化与改进策略，包括特征选择、超参数调整和集成学习等技术，并指出实际应用中可能面临的挑战，如数据可用性、模型泛化能力以及跨学科合作的复杂性等，同时提出潜在研究方向。未来随着机器学习技术的不断进步及食品生物毒素数据集的逐步扩增，预计其在食品生物毒素预测领域的应用将进一步发展，为环境保护和人类健康提供更有力支持。
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