用于识别冬虫夏草不同主产区评分卡模型的构建研究

来源：药物分析杂志2025年第7期北京时间：

作者：石岩, 程显隆, 魏锋

单位：中国食品药品检定研究院, 北京 102629

摘要：目的: 构建以氨基酸含量为指标的用于识别冬虫夏草不同主产区的评分卡。方法: 以需要识别的主产区样品作为正样品,其他产区的样品作为负样品,对训练集样品的氨基酸含量数据进行分箱,计算分箱的证据权重（WOE）和信息价值（IV）,调整优化至适宜的分箱数量。使用WOE对原始数据进行编码,并建立逻辑回归模型。根据评分公式设计合适的评分,以50分作为正负样品几率为1时的分数,计算基准分数和各分箱对应分数。使用基准分数与待评分样品对应各分箱的对应分数相加,便可得出该样品的分数,以50分为阈值可以对正负样品概率大小进行判别。结果: 所构建的识别青海产区冬虫夏草评分卡和识别西藏产区冬虫夏草评分卡对于测试集样品的识别准确率分别为0.85和0.90。结论: 所构建的2套评分卡能够简便、准确地识别冬虫夏草主产区。人工智能技术与药物分析相融合,可以显著地对传统药物质量分析、评价和控制起到提质增效的作用。

关键词：冬虫夏草,氨基酸,评分卡,机器学习,人工智能,逻辑回归,药物分析,中药分析,产地识别,