近紅外光譜儀(NIR)是干什么的？

簡單來說就是儀器，拿樣本拍照后會有一個特殊的光譜圖。近紅外光譜儀不僅能反映樣本的分子結構，還能反映一些分子之間的相互作用。所以可以用一些其他的玩法，比如拍照后可以無損檢測橘子的甜度等等。然后此外NIR優點是不需要準備就拿樣本照，結果也很快，總之很方便。

在自動化實驗室中(Self-driving?laboratory)我覺得NIR它應該是不可或缺的一部分。通過建立QSAR/QSPR模型和in?silico?design在設計了新的候補物質后，可以將更好的候補物質扔給機器人合成。合成后，在批量生產的準備階段得到一個NIR合成產品的質量可以控制，也有利于進一步分析和改進工藝。

近紅外光譜儀數據

讓我們來看看數據集是什么樣子的。

這里有67個樣本。根據波長范圍的不同，分為373個部分。

這里的API指相關藥物的有效成分量。由于近紅外光譜儀與有效成分信息密切相關，我們可以通過構建模型來分析有效成分的濃度。

接下來，數據集的有效成分分布可能是這樣的。有點不平衡。

接下來看看光譜圖是什么樣子的。

可以看出，每個樣本的基本趨勢是相似的，但有些高有些低，這反映了不同的濃度。此外，由于光譜圖等數據與時間序列數據有許多相似之處，因此處理時間序列的一些方法也應該在這里展示其技能（目前尚未嘗試）

接下來，用光譜數據構建API預測模型。必須執行光譜數據scaling預處理，測試一些精度會比不處理好。

對嶺回歸和隨機森林進行了測試，評估結果如下

線性模型嶺的回歸似乎比非線性隨機森林要好得多。

這里有一個問題，并不是所有的范圍和光譜圖API高度相關。因此，有必要對光譜的波長頻段進行相應的篩選，以重新構建模型。事實上，這與特征值處理非常相似。首先，我們在這里輸入的波長是一個極高維度的數據，因此我們需要使用類似的特征值來篩選相應有效的波長頻道。

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