一种基于机器学习模型的茶多酚、没食子酸含量虚拟计量方法

本发明涉及一种基于机器学习模型的茶多酚、没食子酸含量虚拟计量方法，属于茶叶成分分析技术领域。所述方法，包括：S1、获取茶叶样品中的各成份值，将多份茶叶样品的各成份值数据组合构建样本集；S2，选取样本集中部分数据作为训练样本集，采用机器学习模型构建预测模型进行拟合分析预测茶多酚、没食子酸含量，得到茶多酚、没食子酸预测模型；S3、采用评价样本集，并采用均方误差和决定系数对茶多酚、没食子酸预测模型的茶多酚、没食子酸预测准确性进行评估，以得到最佳的参数组合的茶多酚、没食子酸预测模型。本发明方法得到茶叶样品中茶多酚、没食子酸预测模型，相较现有茶多酚、没食子酸预测模型提高了预测准确率，具有良好的应用与推广前景。