基于VOCs灵敏度分析数据集的机器学习模型构建与实践
基于VOCs灵敏度分析数据集的机器学习模型构建与实践
摘要
挥发性有机化合物（VOCs）是大气污染、环境监测、疾病诊断（如呼吸气体分析）等领域的关键指标。通过传感器阵列对VOCs进行检测时，灵敏度分析是评估传感器性能、理解其对不同气体响应特性的核心环节。本研究旨在利用通过灵敏度分析产生的高维、复杂数据集，系统性地构建一套完整的机器学习建模流程。我们将使用Python作为开发语言，详细阐述数据预处理、特征工程、模型选择（包括线性模型、支持向量机、随机森林、梯度提升树和神经网络）、超参数优化以及模型可解释性分析。本文不仅提供可复现的代码示例，更致力于深入探讨每个步骤背后的原理与最佳实践，以期为环境科学、传感器技术和分析化学领域的研究人员提供一个全面的机器学习应用范本。
关键词： VOCs；灵敏度分析；机器学习；Python；数据预处理；特征工程；模型优化；SHAP
第一章：引言与背景
1.1 VOCs与灵敏度分析
挥发性有机化合物（VOCs）是指在常温下容易挥发的有机化学物质。它们来源广泛，既是化工生产中的重要原料和产物，也是室内外空气污染的主要成分，某些特定的VOCs更是作为疾病生物标志物（如肺癌患者呼出气中的苯系物）。因此，对VOCs进行快速、准确、低成本的检测具有重大意义。
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