基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测）

1.前言
金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野生金线莲的自然繁殖率低、生长条件受限制等原因导致数量有限，市面上出售的金线莲大多为人工培育品种。不同品系金线莲主要活性成分相似，但是其有效化学成分含量不同，因此药用价值不同。因此，如何准确有效识别金线莲的品系和成分对保障药方药效、维护消费者利益具有重要意义。为了更好地规范金线莲市场，保证金线莲质量，需要一种快速可靠的金线莲及其伪品的鉴别方法，而对于金线莲内部有效化学成分的含量鉴定是具有很大研究潜力的课题方向。
金线莲尚未被《中华人民共和国药典》收载，目前可遵循的国家级最高标准当属国家质量监督检验检疫总局颁布的质量技术要求。其在2011年第175号公告中根据《地理标志产品保护规定》批准永安金线莲实施地理标志产品保护，并对永安金线莲的质量技术要求作了规定，包括感官特性，其中金线莲鲜品要求株高6cm以上，植株硬挺，茎节明显，根2～3条，叶5～6片，叶为卵椭圆形，互生具柄。尾尖，叶表面墨绿色有光泽，叶脉金黄清晰，脉络相连，背面呈淡紫色。市售金线莲鲜品、干品多糖均不低于15％(以干基计)，黄酮均不低于0．8％(以干基计)，干品另外要求水分小于12％。近年来，金线莲的组织培养技术不断向更高水平发展，目前已经实现了金线莲的较大规模工厂化育苗和人工栽培[4]，并且在我国人口结构日渐趋向于老龄化和广大人民对医疗健康的需求不断增加，对美好生活的标准日渐提高，呼唤药材市场规范标准化的声音愈加强烈和迫切等多方因素影响的时代背景下，医药领域的市场必将不断扩大。因此，金线莲的市场需求和产量在未来都将有极大提升，而为了保证我国消费者的权益，更好地完善政府相关机构对金线莲市场进行监管，与之对应的金线莲质量鉴别研究必将拥有非常广阔的发展前景。而人工智能作为提升生产效率，提高生产力的一种高新技术，如果能将机器学习中的stacking集成学习方法融入到金线莲质量鉴别中，并逐渐推广到其他医药相关领域中去，必定能够给医药领域带来效率方面的提高，促进我国医药卫生领域的发展。
2.国内外研究现状分析
目前国内外对金线莲的品质鉴定通常依赖于化学分析方法，其中一种是分离成分鉴定法于2008年由曹扬远提出，将金线莲黄酮类成分和甾醇类成分的分离，测定金线莲中三种黄酮醇类物质的含量，可以作为衡量该药材质量的一个指标，以控制金