基于随机森林的食品安全监测预警研究

作     者：刘光惠 陈卓超 鲜思东 冯苗苗 鲜智宇 李常郡 

作者机构：南开大学物理学院 东南大学吴健雄学院 重庆邮电大学理学院 重庆市市场监督管理局档案信息中心 

出 版 物：《重庆工商大学学报(自然科学版)》 (Journal of Chongqing Technology and Business University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2024年

学科分类：1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 100403[医学-营养与食品卫生学] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(61876201) 重庆市市场监督管理局科技项目(CQSJKJ2022023) 重庆市研究生教学改革项目(YJG212022) 重庆市研究生课程思政示范项目(YKCSZ23121) 重庆市市场监管局项目(CQSPJG202401) 

主　　题：食品安全 评价体系 随机森林 XGBoost算法 特征指数 

摘      要：对商户进行食品安全监测预警是我国食品安全监管中的热点问题，实现高效的食品安全预警与监管. 结合重庆地区食品安全的特点， 采用专家评价的方式得到综合评价指标，提出AHP-BP神经网络综合评价，建立了具有可靠、客观的食品安全综合评价体系，在此基础上，动态挖掘食品安全特征指数，给出食品安全综合画像，通过建立基于随机森林的重庆食品安全预警监测的模型，并对重庆市江北区等食品安全数据进行仿真验证. 综合评价指标体系更加合理，预测的准确率、运行时间等相较XGBoost算法均有明显提升. 机器学习方法有助于建立更完备、合理的食品安全评价体系，基于随机森林的食品安全预警模型在精确率、AUC、召回率等方面表现更优， 在商户食品安全监管中不仅精度高，还有很好的鲁棒性.