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异常值识别与模型优化方法
Ins_29253308
2024/06/24
私聊
近红外光谱(NIR)
异常样品对模型的稳健性会产生严重的干扰,在建模过程中需要进行剔除。异常样品一般分为两大类,第一类是高杠杆值样品,其光谱远离整体样品的平均光谱;第二类是预测值与参考值具有显著差异的样品,由参考值测量误差大、光谱测量误差大、参考值录入错误及模型不适用等原因造成。对于定量分析,一般可以采用马氏距离和杠杆值剔除第一类异常样品,利用学生化残差剔除第二类异常样品。对于定性分析,常采用
Hotelling
’
s
T
2
检验或
F
检验进行异常样品(光谱)的剔除。
在剔除异常样品后,需要对模型进行优化,即选择合适的主成分或变量数建立模型。若所用的主成分或变量数过少,则可能未能充分利用信息,模型会欠拟合,导致模型预测精度下降;而主成分或变量数过多,则可能引入噪声,导致模型过拟合,使得模型稳定性变差。在实际建模中,一般采用交互验证方法进行模型优化,并根据交互验证误差(
SECV
或
RMSECV
)或预测残差平方和(
PRESS
)最小来确定适宜的主成分或变量数。
在模型优化后,需要采用验证集样品对模型的有效性进行验证。验证集样品的选取一般要符合一定的要求。对于定量分析,一般采用验证标准误差(
SEV
)对校正模型有效性进行验证。对于定性分析,通常采用判别正确率对类模型的有效性进行验证。
具体的异常值识别、模型优化与有效性验证方法及验证样品选取标准参见国家标准
GB/T 29858
-2013
和
GB/T37969
-2019
。
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