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基于GC-MS指纹图谱和XGBoost机器学习的泸型基酒贮存时间鉴别
来源：食品科学网 阅读量: 133 发表时间: 2023-01-03
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作者: 刘青茹，孟连君，张晓娟，翟伟绩，柴丽娟，陆震鸣，许泓瑜，王松涛，张宿义，沈才洪，史劲松，许正宏
关键词: 白酒年份；挥发性化合物；特征筛选；机器学习；鉴别
摘要:

通过顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用采集挥发性成分指纹图谱，采用极端梯度提升算法建立回归模型，运用极端随机森林的变量重要性评估、sklearn特征选择模块中的单变量线性回归测试（F_regression）以及连续目标变量的互信息（mutual_info_regression）确定有效建模变量，对白酒的贮存时间进行鉴别。模型的R2评估结果为0.987，预测模型可靠性较好，为白酒酒龄的判断提供了新思路。

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