一种基于滑动窗口Catboost的质谱分类方法及装置

本发明公开了一种基于滑动窗口Catboost的质谱分类方法及装置，方法包括以下步骤：采集质谱数据以建立质谱数据集；建立质谱分类模型并利用质谱数据集的80％进行训练；以质谱数据集剩下的20％样本作为测试集，测试训练好的质谱分类模型；利用训练好的质谱分类模型进行质谱分类；所述质谱分类模型的包括绝对强度catboost模块、强度catboost模块和Catboost保留指数模块。本发明不需要庞大的数据库，通过滑动窗口的深度Catboost方法学习质谱绝对强度、相对强度、保留指数与结构信息的关系，适应质谱数据本身的特殊性，并且与上述质谱分类方法相比，对未知谱图结构分类准确率总体有所提升。