一种利用XGBoost结合关键分子特征的溶解性有机质分子来源预测的方法

本发明涉及一种利用XGBoost结合关键分子特征的溶解性有机质分子来源预测的方法，环境监测与机器学习技术领域。解决的技术问题是传统溶解性有机质来源判别依赖实验方法操作繁琐、成本高昂，且现有机器学习模型建模非线性关系能力弱、可解释性不足、高维数据处理效率低。技术方案包括采集溶解性有机质分子特征数据如氧碳比、双键等效数，进行数据预处理清洗异常值与缺失值，使用XGBoost训练分类模型并通过超参数优化提升泛化能力，评估模型性能，以及应用SHAP分析特征贡献。技术效果是显著提高预测准确性，增强模型决策透明度，优化数据质量支撑大规模环境监测，并为水质管理提供高效、可解释的科学工具。