利用决策树及其集成方法分析近红外光谱数据

摘要： 在过去十年中，决策树及其集成方法在数据分析领域广受欢迎。主要原因之一是当前大数据的蓬勃发展，传统统计方法（如多元线性回归）在此情境下效率不高。然而在化学计量学领域，这些方法仍未普及，首要原因是变量数量与观测值比例相关的若干限制。本文通过多个实例展示决策树及其集成方法如何应用于近红外光谱数据的回归与分类分析。我们将全面探讨包括模型优化与验证、结果评估、缺失数据处理及关键变量筛选等所有重要环节，并将基于决策树方法的性能表现与结果与传统偏最小二乘法进行对比。