研究目的
为了展示决策树及其集成方法在近红外光谱数据的回归和分类任务中的应用，并将其性能与偏最小二乘法等传统方法进行比较。
研究成果
决策树在分类任务中效率较高，而随机森林等集成方法能提升回归性能，在某些情况下甚至优于偏最小二乘法（PLS）。随机森林能提供稳健的变量重要性评估，推荐用于判别任务。
研究不足
决策树存在不稳定性及对高共线性多元数据适用性不足等缺点，这些问题通过随机森林等集成方法得以缓解。本研究受限于特定数据集与方法，不同数据特征可能导致结果存在差异。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用决策树（CART）和随机森林对近红外光谱数据进行回归与分类分析，并与PLS及PLS-DA进行对比。方法包括模型优化、验证及变量重要性评估。
2：样本选择与数据来源：
使用四个数据集——Tecator和Beer用于回归分析，Olive和Oil用于分类分析。数据集被划分为校准集和测试集。
3：实验设备与材料清单：
近红外光谱仪（如Tecator Infratec食品饲料分析仪、Thermo Scientific Antaris? II FT-NIR分析仪），以及配备mdatools、rpart和randomForest软件包的R语言软件。
4：实验流程与操作步骤：
数据预处理（如SNV、MSC）、通过交叉验证构建模型、对测试集进行预测，并采用RMSE和准确率等指标评估。
5：数据分析方法：
统计分析包括分类问题中的基尼指数、回归问题中的均方误差，以及变量重要性指标（如选择性比率、VIP分数）。
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获取完整内容-
Antaris II FT-NIR Analyser
Antaris? II
Thermo Scientific
Used for acquiring NIR spectra of green olives.
-
Tecator Infratec Food and Feed Analyzer
Tecator
Used for acquiring NIR absorbance spectra of minced meat samples.
-
R software
v. 3.4.4
R Foundation
Used for calculations and plots in the study.
-
mdatools package
v. 0.9.1
Used for PLS and PLS-DA analysis.
-
rpart package
v.4.1-13
Used for single tree analysis.
-
randomForest package
v.4.6-14
Used for random forest models.
-
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