基于XGBoost算法预测香气物质相互作用的方法

本发明公开了一种基于XGBoost算法预测香气物质相互作用的方法，步骤：构建香气物质相互作用关系数据库；以香气物质相互作用关系数据库为训练测试数据集对XGBoost模型进行训练，并利用SHAP计算特征对预测结果的贡献程度，选定重要特征参数，以重要特征参数作为模型输入，重新对XGBoost模型进行训练，得到最优预测模型，获取待测试香气物质组合的重要特征参数，将其输入最优预测模型即可完成预测。本发明采用XGBoost和SHAP对OI、结合能和香气物质的相互作用关系进行关联建模，实现了香气活性值与香气强度、嗅觉受体结合能的深度融合；通过多维度数据整合显著提升预测精度，具备广泛适用性，应用前景好。