本研究は、マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間型質量分析（MALDI-TOF MS）技術と2つの改良されたランダムフォレスト融合アルゴリズムを組み合わせて、ビャクジュツの産地トレーサビリティ分析を行った。まず、MALDI-TOF MSにより3つの省からのビャクジュツサンプルの質量スペクトルデータを取得し、各サンプルのデータサイズは1×234,154であった。サンプルデータ量が膨大であるため、データビニング戦略を用いて初期簡素化（1×6,600）を行った。次に、設定した累積分散寄与率の閾値に基づいて主成分分析を行い、次元削減を実施した。次元削減後のデータを用いて、適応強化型極端ランダムフォレストモデル（AERF）および適応強化型バランスランダムフォレストモデル（ABRF）を構築し、最終的にモデル融合戦略によりAERF-ABRFモデルを得てビャクジュツの産地トレーサビリティを行った。結果として、提案した次元削減データに基づくAERF-ABRFモデルが3つの省からのビャクジュツサンプルを正確に区別でき、テストセットおよび予測セットの分類精度はともに100％に達した。また、単一判別モデルと比較して、モデル融合戦略はより高い分類精度を示した。

ランダムフォレスト;モデル融合;ビャクジュツ;産地トレーサビリティ;マトリックス支援レーザー脱離イオン化飛行時間質量分析（MALDI-TOF MS）