食品工业科技

样品编号	L^*	a^*	b^*	C^*	H^*
B-1-A-1	32.32±2.72	16.64±2.13	−0.31±0.9	16.66±2.15	−0.91±2.88
B-1-B-1	33.09±2.73	17.01±1.6	−1.17±0.84	17.07±1.6	−3.97±2.78
B-2-A-1	42.47±10.59	9.05±3.68	0.91±1.51	9.31±3.37	10.31±15.44
B-2-B-1	38.72±7.43	14.03±2.83	−0.8±1.12	14.1±2.82	−2.86±5.1
B-3-A-1	36.03±4.78	12.7±3.44	−2.47±2.87	13.25±3.32	−10.79±13.15
B-3-B-1	37.13±6.18	14.26±1.89	−2.4±1.39	14.51±1.97	−9.33±5.11
B-4-A-1	32.27±2.32	15.35±2.85	−1.55±1.4	15.49±2.81	−4.93±6.76
B-4-B-1	32.88±2.02	16.01±2.43	−2.06±0.82	16.15±2.46	−7.24±2.73
B-5-A-1	35.96±2.9	18.72±1.95	−2.12±0.72	18.85±1.98	−6.45±1.95
B-5-B-1	33.15±5.11	17.96±2.18	−1.91±1.18	18.09±2.22	−5.92±3.59
B-6-A-1	38.12±8.07	13.77±2.21	−0.87±0.57	13.81±2.21	−3.59±2.32
B-6-B-1	34.17±5.51	14.94±1.62	−1.42±0.85	15.02±1.65	−5.33±3.01
M-1-A-1	34.26±2.69	16.17±2.94	−0.72±1.16	16.22±2.93	−2.71±4.12
M-1-B-1	31.52±1.41	17.77±1.53	0.34±0.82	17.79±1.51	1.25±2.85
M-2-A-1	30.01±2.19	14.82±1.07	0.37±0.84	14.85±1.07	1.46±3.26
M-2-B-1	30.08±1.13	14.61±1.64	0.35±0.68	14.63±1.62	1.49±2.85
M-3-A-1	28.59±1.32	12.47±1.55	−0.64±0.83	12.5±1.58	−2.6±3.68
M-3-B-1	29.3±0.93	13.63±1.53	−1.11±0.61	13.69±1.54	−4.56±2.51
M-4-A-1	36.92±6.21	11.22±4.47	−1.12±1.61	11.36±4.53	−4.58±7.66
M-4-B-1	38.42±4.67	8.8±4.2	−0.49±1.34	8.91±4.19	−0.1±11.13
M-5-A-1	32.79±2	18.63±1.3	−1.09±0.56	18.67±1.31	−3.34±1.6
M-5-B-1	35.13±3.45	17.94±2.37	−1.64±0.82	18.03±2.38	−5.23±2.5
S-1-A-1	36.41±6.1	11.25±3.63	−0.16±1.91	11.44±3.47	2.1±13.25
S-1-B-1	38.71±5.17	11.21±3.44	−0.57±1.02	11.26±3.47	−1.97±4.86
S-2-A-1	38.33±3.89	8.04±4.58	−0.63±1.51	8.17±4.61	0.2±12.55
S-2-B-1	38.48±4.97	7.99±4.64	−0.49±1.69	8.17±4.61	3.56±16.87
S-3-A-1	32.59±3.36	10.8±3.99	−2.2±1.58	11.07±4.16	−10.89±5.24
S-3-B-1	32.35±2.87	10.23±4.38	−1.73±1.17	10.4±4.48	−8.29±5.43
Y-1-A-1	30.72±1.66	12.57±1.74	−0.97±0.67	12.62±1.76	−4.11±2.96
Y-1-B-1	30.28±1.56	11.94±1.75	−0.68±0.65	11.98±1.75	−3.28±3.03
Y-2-A-1	30.35±2.04	15.1±1.59	−1.41±0.74	15.17±1.63	−5.24±2.54
Y-2-B-1	30.1±1.69	14.39±1.81	−1.86±0.67	14.52±1.82	−7.36±2.51
Y-3-A-1	28.5±1.62	14.47±2.39	−0.86±0.55	14.51±2.4	−3.24±2.03
Y-3-B-1	29.05±1.54	13.34±3.26	−0.73±1.17	13.39±3.32	−2.29±4.3
Y-4-A-1	28.19±1.06	14.42±1.15	−1.13±1.19	14.5±1.24	−4.23±4.28
Y-4-B-1	29.61±1.24	16.94±1.26	−0.98±0.87	16.99±1.24	−3.34±3.13
Y-5-A-1	35.02±2.8	17.27±1.35	−2.08±0.45	17.4±1.32	−6.92±1.75
Y-5-B-1	35.01±5.54	16.32±2.08	−1.69±1.32	16.45±2.15	−5.68±4.24

样品编号	L^*	a^*	b^*	C^*	H^*
B-1-A-1	32.32±2.72	16.64±2.13	−0.31±0.9	16.66±2.15	−0.91±2.88
B-1-B-1	33.09±2.73	17.01±1.6	−1.17±0.84	17.07±1.6	−3.97±2.78
B-2-A-1	42.47±10.59	9.05±3.68	0.91±1.51	9.31±3.37	10.31±15.44
B-2-B-1	38.72±7.43	14.03±2.83	−0.8±1.12	14.1±2.82	−2.86±5.1
B-3-A-1	36.03±4.78	12.7±3.44	−2.47±2.87	13.25±3.32	−10.79±13.15
B-3-B-1	37.13±6.18	14.26±1.89	−2.4±1.39	14.51±1.97	−9.33±5.11
B-4-A-1	32.27±2.32	15.35±2.85	−1.55±1.4	15.49±2.81	−4.93±6.76
B-4-B-1	32.88±2.02	16.01±2.43	−2.06±0.82	16.15±2.46	−7.24±2.73
B-5-A-1	35.96±2.9	18.72±1.95	−2.12±0.72	18.85±1.98	−6.45±1.95
B-5-B-1	33.15±5.11	17.96±2.18	−1.91±1.18	18.09±2.22	−5.92±3.59
B-6-A-1	38.12±8.07	13.77±2.21	−0.87±0.57	13.81±2.21	−3.59±2.32
B-6-B-1	34.17±5.51	14.94±1.62	−1.42±0.85	15.02±1.65	−5.33±3.01
M-1-A-1	34.26±2.69	16.17±2.94	−0.72±1.16	16.22±2.93	−2.71±4.12
M-1-B-1	31.52±1.41	17.77±1.53	0.34±0.82	17.79±1.51	1.25±2.85
M-2-A-1	30.01±2.19	14.82±1.07	0.37±0.84	14.85±1.07	1.46±3.26
M-2-B-1	30.08±1.13	14.61±1.64	0.35±0.68	14.63±1.62	1.49±2.85
M-3-A-1	28.59±1.32	12.47±1.55	−0.64±0.83	12.5±1.58	−2.6±3.68
M-3-B-1	29.3±0.93	13.63±1.53	−1.11±0.61	13.69±1.54	−4.56±2.51
M-4-A-1	36.92±6.21	11.22±4.47	−1.12±1.61	11.36±4.53	−4.58±7.66
M-4-B-1	38.42±4.67	8.8±4.2	−0.49±1.34	8.91±4.19	−0.1±11.13
M-5-A-1	32.79±2	18.63±1.3	−1.09±0.56	18.67±1.31	−3.34±1.6
M-5-B-1	35.13±3.45	17.94±2.37	−1.64±0.82	18.03±2.38	−5.23±2.5
S-1-A-1	36.41±6.1	11.25±3.63	−0.16±1.91	11.44±3.47	2.1±13.25
S-1-B-1	38.71±5.17	11.21±3.44	−0.57±1.02	11.26±3.47	−1.97±4.86
S-2-A-1	38.33±3.89	8.04±4.58	−0.63±1.51	8.17±4.61	0.2±12.55
S-2-B-1	38.48±4.97	7.99±4.64	−0.49±1.69	8.17±4.61	3.56±16.87
S-3-A-1	32.59±3.36	10.8±3.99	−2.2±1.58	11.07±4.16	−10.89±5.24
S-3-B-1	32.35±2.87	10.23±4.38	−1.73±1.17	10.4±4.48	−8.29±5.43
Y-1-A-1	30.72±1.66	12.57±1.74	−0.97±0.67	12.62±1.76	−4.11±2.96
Y-1-B-1	30.28±1.56	11.94±1.75	−0.68±0.65	11.98±1.75	−3.28±3.03
Y-2-A-1	30.35±2.04	15.1±1.59	−1.41±0.74	15.17±1.63	−5.24±2.54
Y-2-B-1	30.1±1.69	14.39±1.81	−1.86±0.67	14.52±1.82	−7.36±2.51
Y-3-A-1	28.5±1.62	14.47±2.39	−0.86±0.55	14.51±2.4	−3.24±2.03
Y-3-B-1	29.05±1.54	13.34±3.26	−0.73±1.17	13.39±3.32	−2.29±4.3
Y-4-A-1	28.19±1.06	14.42±1.15	−1.13±1.19	14.5±1.24	−4.23±4.28
Y-4-B-1	29.61±1.24	16.94±1.26	−0.98±0.87	16.99±1.24	−3.34±3.13
Y-5-A-1	35.02±2.8	17.27±1.35	−2.08±0.45	17.4±1.32	−6.92±1.75
Y-5-B-1	35.01±5.54	16.32±2.08	−1.69±1.32	16.45±2.15	−5.68±4.24

回归模型	MAE	MSE	RMSE	R²	RMSE （Cross-Validation）
花色苷总含量
Linear	34.56	2231	47.23	0.3089	101.45
Ridge	35.60	2190	46.80	0.3216	86.73
Lasso	36.10	2213	47.04	0.3145	87.21
Random Forest	44.60	3762	61.33	−0.1654	91.98
Support Vector	39.90	2963	54.44	0.0819	78.57
Gradient Boosting	39.05	2365	48.63	0.2672	99.37
Decision Tree	33.62	1767	42.04	0.4524	73.09
k-Nearest Neighbor	61.53	5217	72.23	−0.6163	119.84
P3FD5MG
Linear	13.35	300	17.32	0.0138	24.95
Ridge	12.98	288	16.96	0.0545	20.79
Lasso	12.76	295	17.17	0.0311	21.20
Random Forest	13.78	257	16.02	0.1565	23.26
Support Vector	13.47	267	16.33	0.1233	20.34
Gradient Boosting	11.92	275	16.57	0.0976	22.25
Decision Tree	9.63	200	14.15	0.3416	21.79
k-Nearest Neighbor	13.60	265	16.28	0.1293	32.53
P3FD5G
Linear	10.23	150.88	12.28	0.0192	16.69
Ridge	10.66	147.40	12.14	0.0418	14.29
Lasso	11.96	180.11	13.42	−0.1708	13.81
Random Forest	7.21	76.82	8.76	0.5006	15.12
Support Vector	10.63	178.94	13.38	−0.1633	13.61
Gradient Boosting	8.51	104.31	10.21	0.3219	16.59
Decision Tree	4.73	54.20	7.36	0.6476	15.73
k-Nearest Neighbor	8.14	146.65	12.11	0.0467	22.98
P3PD5G
Linear	8.50	128	11.32	−0.5720	18.34
Ridge	9.90	115	10.72	−0.4093	14.91
Lasso	9.95	120	10.94	−0.4700	15.25
Random Forest	11.93	231	15.20	−1.8367	19.34
Support Vector	6.38	54	7.34	0.3384	14.72
Gradient Boosting	13.02	185	13.59	−1.2671	15.72
Decision Tree	17.04	527	22.95	−5.4648	17.84
k-Nearest Neighbor	9.78	111	10.54	−0.3640	16.10

回归模型	MAE	MSE	RMSE	R²	RMSE （Cross-Validation）
花色苷总含量
Linear	34.56	2231	47.23	0.3089	101.45
Ridge	35.60	2190	46.80	0.3216	86.73
Lasso	36.10	2213	47.04	0.3145	87.21
Random Forest	44.60	3762	61.33	−0.1654	91.98
Support Vector	39.90	2963	54.44	0.0819	78.57
Gradient Boosting	39.05	2365	48.63	0.2672	99.37
Decision Tree	33.62	1767	42.04	0.4524	73.09
k-Nearest Neighbor	61.53	5217	72.23	−0.6163	119.84
P3FD5MG
Linear	13.35	300	17.32	0.0138	24.95
Ridge	12.98	288	16.96	0.0545	20.79
Lasso	12.76	295	17.17	0.0311	21.20
Random Forest	13.78	257	16.02	0.1565	23.26
Support Vector	13.47	267	16.33	0.1233	20.34
Gradient Boosting	11.92	275	16.57	0.0976	22.25
Decision Tree	9.63	200	14.15	0.3416	21.79
k-Nearest Neighbor	13.60	265	16.28	0.1293	32.53
P3FD5G
Linear	10.23	150.88	12.28	0.0192	16.69
Ridge	10.66	147.40	12.14	0.0418	14.29
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Random Forest	7.21	76.82	8.76	0.5006	15.12
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k-Nearest Neighbor	8.14	146.65	12.11	0.0467	22.98
P3PD5G
Linear	8.50	128	11.32	−0.5720	18.34
Ridge	9.90	115	10.72	−0.4093	14.91
Lasso	9.95	120	10.94	−0.4700	15.25
Random Forest	11.93	231	15.20	−1.8367	19.34
Support Vector	6.38	54	7.34	0.3384	14.72
Gradient Boosting	13.02	185	13.59	−1.2671	15.72
Decision Tree	17.04	527	22.95	−5.4648	17.84
k-Nearest Neighbor	9.78	111	10.54	−0.3640	16.10

色泽测定结合机器学习预测胭脂萝卜中花色苷的含量

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李文峰 ¹^,²^,³ , 夏意雯 ³ , 杨蕊 ³ , 明建 ²^,^*

食品工业科技 | 分析检测 2026,47(11): 335-343

收起

食品工业科技 |分析检测 2026 , 47 (11) : 335 -343

色泽测定结合机器学习预测胭脂萝卜中花色苷的含量

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李文峰¹^,²^,³, 夏意雯³, 杨蕊³, 明建²^,^*

作者信息

¹重庆市涪陵榨菜集团股份有限公司，重庆 408000

²西南大学食品科学学院，重庆 400715

³长江师范学院生命科学与技术学院，重庆 408100

通讯作者:

明建（1972−），男，博士，教授，研究方向：食品化学与营养学，E-mail：mingjian1972@163.com。

作者简介:

李文峰（1987−），男，博士，副教授，研究方向：食品化学与营养学，E-mail：lwffood@163.com

Prediction of Anthocyanin Content in Red Radish Using Colorimetry and Machine Learning

Wenfeng LI¹^,²^,³, Yiwen XIA³, Rui YANG³, Jian MING²^,^*

Affiliations

¹Chongqing Fuling Zhacai Croup Co., Ltd., Chongqing 408000, China

²College of Food Science, Southwest University, Chongqing 400715, China

³School of Life Science and Biotechnology, Yangtze Normal University, Chongqing 408100, China

出版时间: 2026-06-01 doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2025060181

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摘要

收起

为了实现胭脂萝卜花色苷含量的快速测定，以提高胭脂萝卜色素生产时原材料的筛选效率。利用色差仪测定了萝卜剖面不同位置的L^*、a^*、b^*、C^*和H^*颜色参数。采用超高效液相色谱-质谱联用仪分析了胭脂萝卜中单体花色苷的含量。结果表明a^*值与花色苷含量呈正相关，据此建立的a^*值与单体花色苷和总花色苷含量的线性回归模型，对总花色苷含量预测准确率为68.4%，对主要单体花色苷含量的预测准确率为28.9%~52.6%。利用8个机器学习算法优化了基于颜色参数构建的花色苷含量预测模型。Lasso回归模型能用于预测总花色苷含量，预测准确率达87.5%。Decision Tree回归模型能用于预测天竺葵素-3-(阿魏酰)二葡萄糖苷-5-(丙二酰)葡萄糖苷和天竺葵素-3-(咖啡酰)二葡萄糖苷-5-葡萄糖苷含量，预测准确率均为75%。这些结果表明色泽测定结合机器学习能快速预测胭脂萝卜的花色苷含量，可用于胭脂萝卜色素生产中原材料筛选。

关键词

胭脂萝卜 / 花色苷 / 机器学习 / 色泽 / 含量预测

Abstract

收起

To rapidly determine anthocyanin content in red radish (Raphanus sativus L.) and improve raw material screening efficiency for pigment production, color parameters (L^*, a^*, b^*, C^*, and H^*) were measured at different positions on red radish using a colorimeter. Ultra-performance liquid chromatography-mass spectrometry was employed to analyze content of individual anthocyanin. A significant positive correlation was observed between a^* values and anthocyanin contents. Linear regression models based on a^* values achieved a 68.4% prediction accuracy for total anthocyanin content and from 28.9% to 52.6% for major individual anthocyanins. Eight machine learning algorithms were employed to optimize the color parameter-based prediction model of anthocyanin content. The Lasso regression model demonstrated strong predictive performance for total anthocyanin content, achieving a prediction accuracy of 87.5%. The Decision Tree regression model achieved prediction accuracies of 75% for both pelargonidin-3-(feruloyl)diglucoside-5-(malonyl)glucoside and pelargonidin-3-(caffeoyl)diglucoside-5-glucoside, indicating its effectiveness in estimating specific anthocyanin compounds. Collectively, these findings indicate that combining colorimetric measurement with machine learning enables rapid prediction of anthocyanin content, which is conducive to raw material selection in red radish pigment production.

Key words

red radish / anthocyanins / machine learning / color / content prediction

引用本文

李文峰, 夏意雯, 杨蕊, 明建. 色泽测定结合机器学习预测胭脂萝卜中花色苷的含量. 食品工业科技, 2026 , 47 (11) : 335 -343 . DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2025060181

Wenfeng LI, Yiwen XIA, Rui YANG, Jian MING. Prediction of Anthocyanin Content in Red Radish Using Colorimetry and Machine Learning[J]. Science and Technology of Food Industry, 2026 , 47 (11) : 335 -343 . DOI: 10.13386/j.issn1002-0306.2025060181

正文

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胭脂萝卜（Raphanus sativus L.）又称红心萝卜，是重庆市涪陵区特色萝卜品种。胭脂萝卜单根重量约为250~300 g，形状近似小球状或葫芦形，少数呈圆柱形，大多数个体从表皮到核心都含有大量花色苷，从而呈现为鲜红色^[1]。花色苷属于多酚类化合物^[2]，具有良好的水溶性，不仅安全无毒^[3]，还具有多种生理活性，可作为天然色素应用于食品、化妆品和药品中^[4−6]。前期研究发现，胭脂萝卜花色苷的主要成分是多酰化天竺葵苷，它们与花青素、花青素单糖苷和非酰化花色苷相比，拥有更强的极端pH、热和紫外线稳定性，是极具应用潜力的天然色素^[7]。然而胭脂萝卜的花色苷含量在不同个体中存在较大差异（图1）。如果利用花色苷含量较少的胭脂萝卜生产色素，不仅徒增生产成本，还会增加色素的杂质含量。因此，非常有必要在色素提取前，快速准确地筛选出拥有较高花色苷含量的个体。

目前，针对胭脂萝卜花色苷含量的测定方法，主要包括pH示差法、高效液相色谱（HPLC）法、直接标准曲线测量法等^[8−10]。这些方法虽然准确，但操作复杂且耗时长，难以在生产中迅速测定大规模胭脂萝卜群体的花色苷含量。研究表明果蔬呈现出的特定色泽与其花色苷含量呈强正相关^[11−12]。因此，可以利用能快速测定的色泽参数构建数学模型，即时预测出花色苷的含量，实现胭脂萝卜色素生产中原材料的在线挑选。然而，目前鲜有研究文献明确报道可高效达成该目标的技术路径。机器学习作为传统数据处理过程的一种有效而经济的替代方法，具有自学习、容错能力强、预测准确率高、效率高、能够大规模快速检测等优点^[13]。当前，随机森林、决策树和支持向量机等算法，已被成功用于构建食品相关的数学模型，从而解决食品领域的分类或回归问题^[13]。然而，目前尚不清楚何种机器学习算法可有效构建胭脂萝卜花色苷含量的预测模型。

为此，本研究以涪陵胭脂萝卜为研究对象，利用色差仪获取色泽参数，采用UHPLC-QqQ-MS/MS测得单体花色苷含量；在此基础上首先利用线性回归方程初步揭示色泽参数与花色苷含量的关系，然后系统筛选能通过色泽参数准确预测花色苷含量的机器学习算法。相关研究结果能被用于胭脂萝卜色素生产的原材料筛选，也为其他富含色素食品的研究提供了新思路。

1　材料与方法

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1.1　材料与仪器

胭脂萝卜　分别购买自长江师范学院周边的4个市场，19个样品新鲜无明显腐坏，个体间的形状和尺寸属性差异较大，可以让模型具有更强的适应能力（图1）；盐酸　购于四川川东化工有限公司；甲酸、甲醇　购于Adamas试剂有限公司；盐酸为实验室常备分析纯，甲酸、甲醇为色谱纯。

TGL-16B台式离心机　上海安亭科技仪器厂；JA5003电子天平　上海舜宇恒平科学仪器有限公司；FE28 pH计　梅特勒-托利多仪器（上海）有限公司；FSH2A型分散匀浆机　常州讯生仪器有限公司；NR60CP型色差仪　3NH科技有限公司；1290Ⅱ-6460C型超高效液相色谱-电喷雾-三重四极杆质谱联用（UHPLC-QqQ-MS/MS）　安捷伦科技（中国）有限公司。

1.2　实验方法

1.2.1　胭脂萝卜色泽参数测定

首先沿胭脂萝卜生长轴切分为三块（图1），用色差仪分别测定截面上的五点（中心以及周围四个点），记录亮度值（L^*）、红绿值（a^*）和黄蓝值（b^*）。L^*值表示样品的亮度，大于0的a^*值表示红色，小于0的b^*值表示蓝色。H^*值被认为是颜色的定性属性，可以将颜色定义为传统的偏红或偏绿等属性^[14]。C^*值作为色彩的定量属性，其值越高，人类感知到的样品颜色强度越高^[14]。依据公式（1）和（2）计算色度值（C^*）和色彩角（H^*）。利用主成分分析（principal component analysis，PCA）揭示不同样品色泽参数的整体差异。

$ {{C}}^{\text{*}}={\text{[}{{{{{(a}}^{\text{*}}})}^{\text{2}}}+{{({{{b}}^{\text{*}}})}^{\text{2}}}\text{]}}^{\text{0.5}} $

(1)

$ {{H}}^{\text{*}}={\tan }^{{-1}}({{b}}^{\text{*}}/{{a}}^{\text{*}}) $

(2)

1.2.2　胭脂萝卜花色苷的提取与UHPLC-QqQ-MS/MS分析

虽然先前的研究指出，使用酸化溶剂提取胭脂萝卜花色苷，可以较好地防止花色苷降解^[15]。但为避免酸化溶剂腐蚀铁质匀浆机，本文采用中性溶液提取花色苷^[15]。取100 g胭脂萝卜与100 mL纯水匀浆。10 mL匀浆与20 mL酸化水（pH1）混匀后在2500 r/min离心10 min，取上清液过0.22 μm孔径超滤膜。将5 μL待测液用C₁₈柱（100 mm×2.1 mm i.d.，1.8 μm）进行色谱分离，柱温控制在35±0.5 ℃。流动相A为0.1%甲酸-水溶液，流动相B为0.1%甲酸-甲醇溶液，梯度洗脱总流速为0.2 mL/min。洗脱程序如下：0~0.1 min，维持10%流动相B；0.1~11.5 min，流动相B从10%增加到40%；11.5~14.5 min，流动相B从40%增加至95%；14.5~16 min，维持流动相B为95%；16~16.5 min，流动相B从95%降低到10%；16.5~20 min，维持流动相B为10%。

质谱的电喷雾离子源（ESI）设置为正离子模式，毛细管电压3000 V。离子源干燥气为N₂，温度为350 ℃，流速为10 L/min。碰撞气为高纯N₂（99.999%），压力为0.15 MPa。碎裂电压和碰撞能分别为130 V和30 V，分子离子和碎片离子信息参考本团队先前的报道^[15]。在多反应监测（MRM）模式下采集数据，依据母离子、子离子、保留时间和离子丰度比定性，依据质谱响应最强的子离子峰面积定量。

1.2.3　构建胭脂萝卜花色苷含量预测模型

采用稀疏的偏最小二乘法（sparse partial least square，sPLS）分析色泽参数与单体花色苷含量之间的相关矩阵。利用色泽a^*值和线性回归方程构建模型，用于预测单体花色苷和总花色苷含量。

将包含所有色泽参数的数据集分成涵盖30个样品的训练集和8个样品的验证集。以平均绝对误差（mean absolute error，MAE）、均方误差（mean square error，MSE）、均方根误差（root-mean-square error，RMSE）、确定系数（R²）和交叉验证结果的RMSE（RMSECV）为依据，从线性回归（Linear）、岭回归（Ridge）、Lasso回归、随机森林回归（Random Forest）、支持向量机回归（Support Vector）、梯度提升回归（Gradient Boosting）、决策树回归（Decision tree）和K最邻近回归（k-Nearest Neighbor，KNN）等多种机器学习模型中，筛选出能预测花色苷含量的最佳建模算法。为提高模型性能，建模过程使用迭代5折交叉验证法^[16]。

1.3　数据处理

结果表示为平均值±标准偏差。利用R语言agricolae包进行基于Tukey HSD法的方差分析。利用R语言mixOmics包进行PCA和sPLS分析。采用Excel进行线性回归建模与预测。机器学习模型的建立与预测使用Python的scikit-learn库实现。

2　结果与分析

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2.1　胭脂萝卜色泽数据集特征

由表1可知，胭脂萝卜具有较高的L^*值、a^*值和C^*值，但b^*值接近0，且大多数样品的H^*值小于0。这些数据表明本研究采用的胭脂萝卜呈明显红色，与先前的研究报道^[17]和视觉观察结果一致（图1）。然而，不同样本a^*值差异较大，导致据a^*值计算的C^*值和H^*值也存在较大不同。即便在同一市场购买的同一品种胭脂萝卜，其a^*值依然差异较大。说明本研究采用的胭脂萝卜呈现出不同程度红色，这可能与胭脂萝卜个体生长条件或遗传基因存在细微差别有关^[4]。PCA是最广泛用于揭露数据关系尚不清楚样本之间相似性和隐藏模式的常用工具^[18]。如图2所示，第一主成分和第二主成分分别解释了全部变量的55%和28%。此外，购买自“蔬果园”超市的胭脂萝卜与购买自其他市场的萝卜聚类在不同位置，说明“蔬果园”超市胭脂萝卜的色泽与其他市场胭脂萝卜的色泽具有较大差异（图2）。购买自百汇广场超市、马鞍街道农贸市场和亿万家超市的胭脂萝卜聚集在左下方，表明它们的色泽较为接近。但即便如此，购买自同一市场的胭脂萝卜并未聚类在同一点，而是散落于坐标系各象限，说明同一市场胭脂萝卜色泽也具有明显差异。因此，从表1和图2可知，本研究所选样品的色泽呈红色，但个体差异较大，确保了样品色泽多样性，可以用于构建高适应性模型。

2.2　胭脂萝卜花色苷单体的组成特征及含量

本研究利用UPHLC-QqQ-MS/MS从胭脂萝卜中鉴定出22种花色苷，包括3种非酰化天竺葵苷和19种酰化天竺葵苷（图3A、B）。花色苷湿基含量介于0.47 μg/g到97.14 μg/g（图3B），与本团队先前的检测结果（0.05~27.74 μg/g）基本一致^[19]。天竺葵素-3-（咖啡酰）二葡萄糖苷-5-（丙二酰）葡萄糖苷（P3CD5MG）、天竺葵素-3-（对香豆酰）二葡萄糖苷-5-（丙二酰）葡萄糖苷（P3PD5MG）、天竺葵素-3-（咖啡酰）二葡萄糖苷-5-葡萄糖苷（P3CD5G）、天竺葵素-3-（对香豆酰）二葡萄糖苷-5-葡萄糖苷（P3PD5G）、天竺葵素-3-（咖啡酰）二葡萄糖苷-5-葡萄糖苷（P3FD5G）和天竺葵素-3-（阿魏酰）二葡萄糖苷-5-（丙二酰）葡萄糖苷（P3FD5MG）的含量显著（P<0.05）高于其他花色苷（图3B、C）。其中，P3FD5MG平均含量最高可达到49.73±19.66 μg/g，是胭脂萝卜最主要花色苷。这与之前的研究结果一致^[14,17,19]。然而，不同胭脂萝卜的P3FD5MG含量差异巨大，最高含量甚至是最低含量的5.14倍（图3B、C）。此外，单体花色苷PCA得分图显示，不同个体分布在不同象限，表明本研究中胭脂萝卜的花色苷含量具有明显个体差异（图3D）。许多研究要求平行样品间不能存在显著差异，这可能存在离群值。但这种离散程度较大的数据集为建模奠定了基础^[20]。此外，该数据亦表明胭脂萝卜群体中存在花色苷含量显著偏低的个体，此类材料不适合用于天然色素生产。因此，建立一种快速检测胭脂萝卜花色苷含量的方法，对于高效率筛选适宜用于色素生产的优质材料具有重要意义。

2.3　色泽与花色苷含量的相关性

在色泽参数与花色苷相关性矩阵图中（图4），红色圈越大，正相关性越强；蓝色圈越大，负相关性越强。虽然大多数花色苷含量与a^*值或C^*值具有正相关性，但相关系数值大约仅有0.5。此外，a^*值呈现出了与C^*值非常类似的相关系数。这是因为C^*值是a^*值和b^*值的函数，且胭脂萝卜b^*值接近0，导致C^*值主要受a^*值影响^[15]。这些结果表明a^*值和C^*值与花色苷含量之间具有较强正相关性，证实了花色苷是赋予胭脂萝卜红色的重要物质，可以尝试用色泽参数构建预测花色苷含量的模型。这一发现与李培暠等^[21]发现山楂果肉花色苷含量与果肉a^*值呈强正相关的结果一致。此外，P3PD5G、P3PD5MG、P3G5G和总花色苷含量与a^*值和C^*值之间具有更强的正相关性，说明花色苷分子构型对色泽有较大影响。先前研究表明，天竺葵素分子的C3和C5位糖基化修饰能显著提升红色强度^[22]，酰化糖基化修饰能通过共色效应进一步增强红色^[23]。虽然P3CD5MG、P3CD5G、P3FD5G和P3FD5MG也是胭脂萝卜中主要花色苷（图3），但它们与色泽的皮尔森相关系数值不高（图4）。因此，本文推测，这些花色苷分子可能与胭脂萝卜中酚酸、金属离子等成分发生了共色或络合，从而导致了颜色偏离、强度变化和色调改变^[24−25]。

2.4　线性回归模型的建立与验证

鉴于a^*值和C^*值都与花色苷含量呈正相关性，本研究首先尝试利用线性回归方法建立预测模型。通过直线性方程（y=ax+b），将所有样本a^*值或C^*值与总花色苷含量和3种主要花色苷含量（P3FD5MG、P3FD5G、P3PD5G）进行线性拟合。a^*值和C^*值构建模型的R²分别为0.043~0.142和0.045~0.138，基本一致。然而，C^*值依据a^*和b^*值计算获得，当面临大量样品在线检测时，需要更多算力维持系统快速响应。因此，在后文主要评估直接利用a^*值构建模型的预测能力。从图5可以看出，直线性模型对26个样本的总花色苷含量预测误差小于25.0%，占总样本量的68.4%。然而，直线性模型针对单体花色苷含量的预测准确率远小于对总花色苷含量的预测准确率。具体而言，直线性模型对P3PD5G、P3FD5G和P3FD5MG含量的预测准确性高于75%的样品个数分别占28.9%、52.6%和44.7%（图5）。这可能是每种花色苷都为胭脂萝卜贡献了部分红色。此外，直线性模型对单个花色苷含量的预测准确性差异可能与花色苷化学结构的光谱响应异质性有关。例如，酰化修饰（如丙二酰）可能通过花色苷分子内共色或电荷转移效应^[26]，导致可见光吸收峰偏移^[27]，从而降低a^*值对特定异构体的预测能力。这表明基于单一色泽参数构建的简单线性回归模型无法准确预测花色苷含量。邵雅芳等^[28]在利用颜色参数判定黑米花色苷含量研究中，强调单一参数（如仅用a^*值）无法覆盖不同结构花色苷，需要更多色泽参数协同建模，才能有效提高模型预测精度。总之，仅利用直线性模型和a^*值不能准确预测胭脂萝卜花色苷含量。

2.5　机器学习模型的建立与验证

为进一步提高预测精度，本研究利用8种机器学习算法，针对训练集构建了预测模型。如表2所示，8种机器学习模型在预测总花色苷和单体花色苷含量时最大R²值均高于前文所述的简单线性模型R²值，机器学习模型预测准确度更高。部分模型的R²为负值，这说明该模型的预测准确性甚至低于简单的平均值计算结果，应该剔除这些模型。此外，在模型筛选时MAE、MSE、RMSE和交叉验证RMSE值更低的模型可能预测效果更好，特别是交叉验证RMSE值较低的模型。例如预测总花色苷含量的决策树回归、支持向量机回归、岭回归和Lasso回归模型；预测P3FD5MG含量的岭回归、支持向量机回归、Lasso回归和决策树回归模型；预测P3FD5G含量的岭回归、梯度提升、随机森林回归和决策树回归模型；预测P3PD5G含量的支持向量机回归模型。然而，仅依据验证集的拟合与交叉验证结果，有时筛选出的模型在应用时的预测能力并不理想。因此，需要进一步在验证集上验证模型的预测能力。

通常预测准确率设定75%以上作为目标，可以确保模型在大多数情况下具有足够的可靠性和泛化能力，能满足许多实际应用的需求^[29]。例如利用深度学习模型预测豆浆原料加工潜力的准确率为78%^[30]。从图6可以看出，模型的验证集预测精度与训练集结果不一致，再次说明模型筛选中验证集的重要性。线性回归、岭回归、Lasso回归和决策树回归等机器学习模型对总花色苷的预测准确率均超过了75%，甚至Lasso回归机器学习模型的预测准确率达到了87.5%，是预测总花色苷含量的最佳模型（图6）。同样，决策树回归模型对于P3FD5MG和P3FD5G含量的预测准确率最高达75.0%。虽然随机森林模型在预测P3FD5G含量时准确率也能达到75.0%，但在准确率低于75.0%的样品中，决策树回归模型的预测结果更接近真实值。然而，虽然支持向量机回归模型对P3PD5G含量的R²为正，但该模型对验证集数据的预测准确度仅为25%。整体上，决策树回归模型在预测总花色苷含量、P3FD5MG含量和P3FD5G含量时准确率均达到75.0%。这一发现与余媛媛等^[31]的研究结果一致，决策树回归模型更直观且不受变量间共线性影响。这些结果也说明，机器学习模型能够较准确地预测花色苷含量，不仅克服了单一色泽参数（a^*值）预测花色苷含量的局限性，还通过整合多色泽参数增强了预测能力和泛化能力。

3　结论

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本研究通过分析胭脂萝卜色泽参数与花色苷含量相关性，发现胭脂萝卜a^*值和C^*值均与花色苷含量呈正相关关系，但仅利用a^*值构建的线性回归模型在预测花色苷含量时最高准确度仅有68.4%。利用Lasso回归构建的机器学习模型预测总花色苷含量的准确率达87.5%。此外，基于决策树回归的机器学习模型对总花色苷、P3FD5MG和P3FD5G含量的预测准确率均达75%。因此，利用色泽参数构建的机器学习模型能用于预测胭脂萝卜花色苷含量，从而实现胭脂萝卜色素生产原料的快速智能化筛选。

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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2026年第47卷第11期

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doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2025060181

接收时间：2025-06-16
首发时间：2026-10-22
出版时间：2026-06-01

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收稿日期：2025-06-16

基金

作者信息

¹重庆市涪陵榨菜集团股份有限公司，重庆 408000

²西南大学食品科学学院，重庆 400715

³长江师范学院生命科学与技术学院，重庆 408100

通讯作者:

明建（1972−），男，博士，教授，研究方向：食品化学与营养学，E-mail：mingjian1972@163.com。

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2种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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TxT

样品编号	L^*	a^*	b^*	C^*	H^*
B-1-A-1	32.32±2.72	16.64±2.13	−0.31±0.9	16.66±2.15	−0.91±2.88
B-1-B-1	33.09±2.73	17.01±1.6	−1.17±0.84	17.07±1.6	−3.97±2.78
B-2-A-1	42.47±10.59	9.05±3.68	0.91±1.51	9.31±3.37	10.31±15.44
B-2-B-1	38.72±7.43	14.03±2.83	−0.8±1.12	14.1±2.82	−2.86±5.1
B-3-A-1	36.03±4.78	12.7±3.44	−2.47±2.87	13.25±3.32	−10.79±13.15
B-3-B-1	37.13±6.18	14.26±1.89	−2.4±1.39	14.51±1.97	−9.33±5.11
B-4-A-1	32.27±2.32	15.35±2.85	−1.55±1.4	15.49±2.81	−4.93±6.76
B-4-B-1	32.88±2.02	16.01±2.43	−2.06±0.82	16.15±2.46	−7.24±2.73
B-5-A-1	35.96±2.9	18.72±1.95	−2.12±0.72	18.85±1.98	−6.45±1.95
B-5-B-1	33.15±5.11	17.96±2.18	−1.91±1.18	18.09±2.22	−5.92±3.59
B-6-A-1	38.12±8.07	13.77±2.21	−0.87±0.57	13.81±2.21	−3.59±2.32
B-6-B-1	34.17±5.51	14.94±1.62	−1.42±0.85	15.02±1.65	−5.33±3.01
M-1-A-1	34.26±2.69	16.17±2.94	−0.72±1.16	16.22±2.93	−2.71±4.12
M-1-B-1	31.52±1.41	17.77±1.53	0.34±0.82	17.79±1.51	1.25±2.85
M-2-A-1	30.01±2.19	14.82±1.07	0.37±0.84	14.85±1.07	1.46±3.26
M-2-B-1	30.08±1.13	14.61±1.64	0.35±0.68	14.63±1.62	1.49±2.85
M-3-A-1	28.59±1.32	12.47±1.55	−0.64±0.83	12.5±1.58	−2.6±3.68
M-3-B-1	29.3±0.93	13.63±1.53	−1.11±0.61	13.69±1.54	−4.56±2.51
M-4-A-1	36.92±6.21	11.22±4.47	−1.12±1.61	11.36±4.53	−4.58±7.66
M-4-B-1	38.42±4.67	8.8±4.2	−0.49±1.34	8.91±4.19	−0.1±11.13
M-5-A-1	32.79±2	18.63±1.3	−1.09±0.56	18.67±1.31	−3.34±1.6
M-5-B-1	35.13±3.45	17.94±2.37	−1.64±0.82	18.03±2.38	−5.23±2.5
S-1-A-1	36.41±6.1	11.25±3.63	−0.16±1.91	11.44±3.47	2.1±13.25
S-1-B-1	38.71±5.17	11.21±3.44	−0.57±1.02	11.26±3.47	−1.97±4.86
S-2-A-1	38.33±3.89	8.04±4.58	−0.63±1.51	8.17±4.61	0.2±12.55
S-2-B-1	38.48±4.97	7.99±4.64	−0.49±1.69	8.17±4.61	3.56±16.87
S-3-A-1	32.59±3.36	10.8±3.99	−2.2±1.58	11.07±4.16	−10.89±5.24
S-3-B-1	32.35±2.87	10.23±4.38	−1.73±1.17	10.4±4.48	−8.29±5.43
Y-1-A-1	30.72±1.66	12.57±1.74	−0.97±0.67	12.62±1.76	−4.11±2.96
Y-1-B-1	30.28±1.56	11.94±1.75	−0.68±0.65	11.98±1.75	−3.28±3.03
Y-2-A-1	30.35±2.04	15.1±1.59	−1.41±0.74	15.17±1.63	−5.24±2.54
Y-2-B-1	30.1±1.69	14.39±1.81	−1.86±0.67	14.52±1.82	−7.36±2.51
Y-3-A-1	28.5±1.62	14.47±2.39	−0.86±0.55	14.51±2.4	−3.24±2.03
Y-3-B-1	29.05±1.54	13.34±3.26	−0.73±1.17	13.39±3.32	−2.29±4.3
Y-4-A-1	28.19±1.06	14.42±1.15	−1.13±1.19	14.5±1.24	−4.23±4.28
Y-4-B-1	29.61±1.24	16.94±1.26	−0.98±0.87	16.99±1.24	−3.34±3.13
Y-5-A-1	35.02±2.8	17.27±1.35	−2.08±0.45	17.4±1.32	−6.92±1.75
Y-5-B-1	35.01±5.54	16.32±2.08	−1.69±1.32	16.45±2.15	−5.68±4.24

样品编号

L^*

a^*

b^*

C^*

H^*

B-1-A-1

32.32±2.72

16.64±2.13

−0.31±0.9

16.66±2.15

−0.91±2.88

B-1-B-1

33.09±2.73

17.01±1.6

−1.17±0.84

17.07±1.6

−3.97±2.78

B-2-A-1

42.47±10.59

9.05±3.68

0.91±1.51

9.31±3.37

10.31±15.44

B-2-B-1

38.72±7.43

14.03±2.83

−0.8±1.12

14.1±2.82

−2.86±5.1

B-3-A-1

36.03±4.78

12.7±3.44

−2.47±2.87

13.25±3.32

−10.79±13.15

B-3-B-1

37.13±6.18

14.26±1.89

−2.4±1.39

14.51±1.97

−9.33±5.11

B-4-A-1

32.27±2.32

15.35±2.85

−1.55±1.4

15.49±2.81

−4.93±6.76

B-4-B-1

32.88±2.02

16.01±2.43

−2.06±0.82

16.15±2.46

−7.24±2.73

B-5-A-1

35.96±2.9

18.72±1.95

−2.12±0.72

18.85±1.98

−6.45±1.95

B-5-B-1

33.15±5.11

17.96±2.18

−1.91±1.18

18.09±2.22

−5.92±3.59

B-6-A-1

38.12±8.07

13.77±2.21

−0.87±0.57

13.81±2.21

−3.59±2.32

B-6-B-1

34.17±5.51

14.94±1.62

−1.42±0.85

15.02±1.65

−5.33±3.01

M-1-A-1

34.26±2.69

16.17±2.94

−0.72±1.16

16.22±2.93

−2.71±4.12

M-1-B-1

31.52±1.41

17.77±1.53

0.34±0.82

17.79±1.51

1.25±2.85

M-2-A-1

30.01±2.19

14.82±1.07

0.37±0.84

14.85±1.07

1.46±3.26

M-2-B-1

30.08±1.13

14.61±1.64

0.35±0.68

14.63±1.62

1.49±2.85

M-3-A-1

28.59±1.32

12.47±1.55

−0.64±0.83

12.5±1.58

−2.6±3.68

M-3-B-1

29.3±0.93

13.63±1.53

−1.11±0.61

13.69±1.54

−4.56±2.51

M-4-A-1

36.92±6.21

11.22±4.47

−1.12±1.61

11.36±4.53

−4.58±7.66

M-4-B-1

38.42±4.67

8.8±4.2

−0.49±1.34

8.91±4.19

−0.1±11.13

M-5-A-1

32.79±2

18.63±1.3

−1.09±0.56

18.67±1.31

−3.34±1.6

M-5-B-1

35.13±3.45

17.94±2.37

−1.64±0.82

18.03±2.38

−5.23±2.5

S-1-A-1

36.41±6.1

11.25±3.63

−0.16±1.91

11.44±3.47

2.1±13.25

S-1-B-1

38.71±5.17

11.21±3.44

−0.57±1.02

11.26±3.47

−1.97±4.86

S-2-A-1

38.33±3.89

8.04±4.58

−0.63±1.51

8.17±4.61

0.2±12.55

S-2-B-1

38.48±4.97

7.99±4.64

−0.49±1.69

8.17±4.61

3.56±16.87

S-3-A-1

32.59±3.36

10.8±3.99

−2.2±1.58

11.07±4.16

−10.89±5.24

S-3-B-1

32.35±2.87

10.23±4.38

−1.73±1.17

10.4±4.48

−8.29±5.43

Y-1-A-1

30.72±1.66

12.57±1.74

−0.97±0.67

12.62±1.76

−4.11±2.96

Y-1-B-1

30.28±1.56

11.94±1.75

−0.68±0.65

11.98±1.75

−3.28±3.03

Y-2-A-1

30.35±2.04

15.1±1.59

−1.41±0.74

15.17±1.63

−5.24±2.54

Y-2-B-1

30.1±1.69

14.39±1.81

−1.86±0.67

14.52±1.82

−7.36±2.51

Y-3-A-1

28.5±1.62

14.47±2.39

−0.86±0.55

14.51±2.4

−3.24±2.03

Y-3-B-1

29.05±1.54

13.34±3.26

−0.73±1.17

13.39±3.32

−2.29±4.3

Y-4-A-1

28.19±1.06

14.42±1.15

−1.13±1.19

14.5±1.24

−4.23±4.28

Y-4-B-1

29.61±1.24

16.94±1.26

−0.98±0.87

16.99±1.24

−3.34±3.13

Y-5-A-1

35.02±2.8

17.27±1.35

−2.08±0.45

17.4±1.32

−6.92±1.75

Y-5-B-1

35.01±5.54

16.32±2.08

−1.69±1.32

16.45±2.15

−5.68±4.24

回归模型	MAE	MSE	RMSE	R²	RMSE （Cross-Validation）
花色苷总含量
Linear	34.56	2231	47.23	0.3089	101.45
Ridge	35.60	2190	46.80	0.3216	86.73
Lasso	36.10	2213	47.04	0.3145	87.21
Random Forest	44.60	3762	61.33	−0.1654	91.98
Support Vector	39.90	2963	54.44	0.0819	78.57
Gradient Boosting	39.05	2365	48.63	0.2672	99.37
Decision Tree	33.62	1767	42.04	0.4524	73.09
k-Nearest Neighbor	61.53	5217	72.23	−0.6163	119.84
P3FD5MG
Linear	13.35	300	17.32	0.0138	24.95
Ridge	12.98	288	16.96	0.0545	20.79
Lasso	12.76	295	17.17	0.0311	21.20
Random Forest	13.78	257	16.02	0.1565	23.26
Support Vector	13.47	267	16.33	0.1233	20.34
Gradient Boosting	11.92	275	16.57	0.0976	22.25
Decision Tree	9.63	200	14.15	0.3416	21.79
k-Nearest Neighbor	13.60	265	16.28	0.1293	32.53
P3FD5G
Linear	10.23	150.88	12.28	0.0192	16.69
Ridge	10.66	147.40	12.14	0.0418	14.29
Lasso	11.96	180.11	13.42	−0.1708	13.81
Random Forest	7.21	76.82	8.76	0.5006	15.12
Support Vector	10.63	178.94	13.38	−0.1633	13.61
Gradient Boosting	8.51	104.31	10.21	0.3219	16.59
Decision Tree	4.73	54.20	7.36	0.6476	15.73
k-Nearest Neighbor	8.14	146.65	12.11	0.0467	22.98
P3PD5G
Linear	8.50	128	11.32	−0.5720	18.34
Ridge	9.90	115	10.72	−0.4093	14.91
Lasso	9.95	120	10.94	−0.4700	15.25
Random Forest	11.93	231	15.20	−1.8367	19.34
Support Vector	6.38	54	7.34	0.3384	14.72
Gradient Boosting	13.02	185	13.59	−1.2671	15.72
Decision Tree	17.04	527	22.95	−5.4648	17.84
k-Nearest Neighbor	9.78	111	10.54	−0.3640	16.10

回归模型

MAE

MSE

RMSE

R²

RMSE
（Cross-Validation）

花色苷总含量

Linear

34.56

2231

47.23

0.3089

101.45

Ridge

35.60

2190

46.80

0.3216

86.73

Lasso

36.10

2213

47.04

0.3145

87.21

Random Forest

44.60

3762

61.33

−0.1654

91.98

Support Vector

39.90

2963

54.44

0.0819

78.57

Gradient Boosting

39.05

2365

48.63

0.2672

99.37

Decision Tree

33.62

1767

42.04

0.4524

73.09

k-Nearest Neighbor

61.53

5217

72.23

−0.6163

119.84

P3FD5MG

Linear

13.35

300

17.32

0.0138

24.95

Ridge

12.98

288

16.96

0.0545

20.79

Lasso

12.76

295

17.17

0.0311

21.20

Random Forest

13.78

257

16.02

0.1565

23.26

Support Vector

13.47

267

16.33

0.1233

20.34

Gradient Boosting

11.92

275

16.57

0.0976

22.25

Decision Tree

9.63

200

14.15

0.3416

21.79

k-Nearest Neighbor

13.60

265

16.28

0.1293

32.53

P3FD5G

Linear

10.23

150.88

12.28

0.0192

16.69

Ridge

10.66

147.40

12.14

0.0418

14.29

Lasso

11.96

180.11

13.42

−0.1708

13.81

Random Forest

7.21

76.82

8.76

0.5006

15.12

Support Vector

10.63

178.94

13.38

−0.1633

13.61

Gradient Boosting

8.51

104.31

10.21

0.3219

16.59

Decision Tree

4.73

54.20

7.36

0.6476

15.73

k-Nearest Neighbor

8.14

146.65

12.11

0.0467

22.98

P3PD5G

Linear

8.50

128

11.32

−0.5720

18.34

Ridge

9.90

115

10.72

−0.4093

14.91

Lasso

9.95

120

10.94

−0.4700

15.25

Random Forest

11.93

231

15.20

−1.8367

19.34

Support Vector

6.38

7.34

0.3384

14.72

Gradient Boosting

13.02

185

13.59

−1.2671

15.72

Decision Tree

17.04

527

22.95

−5.4648

17.84

k-Nearest Neighbor

9.78

111

10.54

−0.3640

16.10