机器学习与数据稀缺性相遇：揭示污泥基催化降解双酚类污染物过程中的阈值效应

《Journal of Environmental Chemical Engineering》：Machine Learning Meets Data Scarcity: Revealing the Threshold Effect in Sludge-Based Catalytic Degradation of Bisphenols Pollutants

数据量先验判断策略（DV-PJS）优化了小样本环境下环境机器学习模型性能，通过分析865个数据点 subsets发现XGBoost、RF、Stack模型在800数据量时表现最佳。DV-PJS使XGBoost模型预测实际催化剂性能时效率提升58.5%，准确率达96.8%，并验证了数据集扩展的有效性。

　　本研究致力于解决环境机器学习中因数据量小而导致的挑战，特别是在基于污泥生物炭催化剂的高级氧化技术降解双酚类污染物的应用场景中。随着环境问题日益复杂，传统的实验方法在处理这些复杂体系时显得效率低下，限制了对关键参数影响机制的深入研究。而机器学习作为一种新兴的数据驱动分析方法，能够识别复杂系统中的内在模式，减少对机制模型假设的依赖，并在非线性关系分析中展现出独特的优势。然而，在实际应用中，数据的不足和质量的参差不齐仍然对模型的预测能力构成了严重制约。

为了应对这些挑战，本研究提出了一种数据量优先判断策略（Data Volume Prior Judgment Strategy, DV-PJS）。该策略的核心在于通过评估数据量的临界阈值，以确定在保持数据相关性的同时，能够实现最优模型性能的最小数据量。通过这种方式，研究能够在数据量有限的情况下，依然保证模型的准确性与稳定性，从而为环境机器学习在小数据条件下的应用提供新的思路。实验数据集包含10个特征和865个数据点，研究将这些数据按照100个数据点为单位进行划分，并分别构建了多个模型以验证不同数据量对模型性能的影响。

研究结果表明，在800个数据点的情况下，XGBoost、随机森林（RF）和Stack等模型表现出最佳的预测效果。其中，采用DV-PJS策略训练的XGBoost模型在预测实际催化剂性能时，其计算效率提高了58.5%，预测准确率也提升了17.9%，达到了96.8%的高水平。这一发现不仅验证了DV-PJS在小数据环境下的有效性，还表明该策略能够显著提升环境机器学习在复杂系统中的应用潜力。此外，研究还探讨了数据集划分方法对模型性能的影响，并通过比较内置特征、排列特征和SHAP特征的重要性，进一步揭示了数据与模型之间的内在联系。

在数据收集和预处理阶段，研究使用了“污泥”、“双酚”和“AOPs”作为关键词，从ScienceDirect和Google Scholar等学术数据库中筛选了过去八年的相关文献。通过WebPlotDigitizer工具，研究人员从这些文献中提取了153组实验数据，涵盖了污泥生物炭催化剂激活过硫酸盐降解水体中双酚的过程。由于数据来源的多样性，研究将变量分为实验数据和理论数据两个类别，以便更全面地分析不同数据量对模型性能的影响。

在探索性数据分析阶段，研究首先对数据集中的每个特征进行了分布和取值范围的分析，使用描述性统计方法确定了数据的基本特征（见图2和表S2）。结果显示，污泥的煅烧温度（Tcalc）对生物炭的孔结构和比表面积有显著影响。随着Tcalc的升高，生物炭中的碳含量逐步增加，而表面官能团的数量则呈现不同的变化趋势。此外，研究还分析了不同实验条件对双酚降解效率的影响，发现某些参数的变化对模型预测具有关键作用。这些发现为后续的模型构建和优化提供了重要的参考依据。

在模型构建和优化过程中，研究采用了多种算法，并对它们在不同数据量下的表现进行了系统比较。通过分析模型的预测误差，研究人员确定了在数据量较小时，如何选择合适的算法以提高模型的预测能力。同时，研究还探讨了数据集划分方法对模型训练的影响，发现采用分段划分的方法能够有效提升模型的泛化能力，避免因数据不足而导致的过拟合现象。此外，研究还分析了不同特征的重要性，发现某些特征在模型预测中具有更高的权重，这为特征选择提供了依据。

研究发现，DV-PJS不仅能够有效应对数据量小的问题，还能提升模型的预测准确率和计算效率。这一策略的核心在于识别数据量与模型性能之间的内在关系，并通过优化数据集划分方法来提高模型的泛化能力。通过这种方式，研究能够在数据量有限的情况下，依然保证模型的预测能力，为环境机器学习在小数据条件下的应用提供了新的解决方案。此外，研究还验证了DV-PJS的可扩展性，发现随着数据来源的增加，该策略在预测双酚降解效率方面的表现更加稳定，这表明其在实际应用中的广泛适用性。

在结论部分，研究指出，DV-PJS作为一种新的数据处理策略，能够有效应对环境机器学习中的小数据挑战。该策略不仅提高了模型的预测准确率和计算效率，还揭示了数据量与模型性能之间的内在关系，为后续的模型优化和应用提供了理论支持。此外，研究还强调了在数据有限的情况下，如何通过合理的数据集划分方法和特征选择策略，提升模型的泛化能力和预测能力。这些发现对于推动环境机器学习在复杂系统中的应用具有重要意义。

在研究过程中，研究人员还探讨了如何在数据有限的情况下，通过合理的数据处理方法，提升模型的预测能力。研究发现，传统的数据清洗方法虽然能够提高数据的整体质量，但可能会无意中去除关键信息，从而加剧特征稀缺和数据稀疏的问题。因此，研究提出了一种新的数据处理策略，能够在保持数据完整性的同时，提高模型的预测能力。这一策略不仅适用于当前的研究，还为未来的环境机器学习研究提供了新的思路。

此外，研究还强调了在环境机器学习中，如何通过合理的数据集划分方法和特征选择策略，提升模型的预测能力。研究发现，采用分段划分的方法能够有效提升模型的泛化能力，避免因数据不足而导致的过拟合现象。同时，研究还分析了不同特征的重要性，发现某些特征在模型预测中具有更高的权重，这为特征选择提供了依据。这些发现对于推动环境机器学习在复杂系统中的应用具有重要意义。

在数据收集和预处理阶段，研究使用了“污泥”、“双酚”和“AOPs”作为关键词，从ScienceDirect和Google Scholar等学术数据库中筛选了过去八年的相关文献。通过WebPlotDigitizer工具，研究人员从这些文献中提取了153组实验数据，涵盖了污泥生物炭催化剂激活过硫酸盐降解水体中双酚的过程。由于数据来源的多样性，研究将变量分为实验数据和理论数据两个类别，以便更全面地分析不同数据量对模型性能的影响。

在探索性数据分析阶段，研究首先对数据集中的每个特征进行了分布和取值范围的分析，使用描述性统计方法确定了数据的基本特征（见图2和表S2）。结果显示，污泥的煅烧温度（Tcalc）对生物炭的孔结构和比表面积有显著影响。随着Tcalc的升高，生物炭中的碳含量逐步增加，而表面官能团的数量则呈现不同的变化趋势。此外，研究还分析了不同实验条件对双酚降解效率的影响，发现某些参数的变化对模型预测具有关键作用。这些发现为后续的模型构建和优化提供了重要的参考依据。

在模型构建和优化过程中，研究采用了多种算法，并对它们在不同数据量下的表现进行了系统比较。通过分析模型的预测误差，研究人员确定了在数据量较小时，如何选择合适的算法以提高模型的预测能力。同时，研究还探讨了数据集划分方法对模型训练的影响，发现采用分段划分的方法能够有效提升模型的泛化能力，避免因数据不足而导致的过拟合现象。此外，研究还分析了不同特征的重要性，发现某些特征在模型预测中具有更高的权重，这为特征选择提供了依据。

研究发现，DV-PJS不仅能够有效应对数据量小的问题，还能提升模型的预测准确率和计算效率。这一策略的核心在于识别数据量与模型性能之间的内在关系，并通过优化数据集划分方法来提高模型的泛化能力。通过这种方式，研究能够在数据量有限的情况下，依然保证模型的预测能力，为环境机器学习在小数据条件下的应用提供了新的解决方案。此外，研究还验证了DV-PJS的可扩展性，发现随着数据来源的增加，该策略在预测双酚降解效率方面的表现更加稳定，这表明其在实际应用中的广泛适用性。

在研究过程中，研究人员还探讨了如何在数据有限的情况下，通过合理的数据处理方法，提升模型的预测能力。研究发现，传统的数据清洗方法虽然能够提高数据的整体质量，但可能会无意中去除关键信息，从而加剧特征稀缺和数据稀疏的问题。因此，研究提出了一种新的数据处理策略，能够在保持数据完整性的同时，提高模型的预测能力。这一策略不仅适用于当前的研究，还为未来的环境机器学习研究提供了新的思路。

此外，研究还强调了在环境机器学习中，如何通过合理的数据集划分方法和特征选择策略，提升模型的预测能力。研究发现，采用分段划分的方法能够有效提升模型的泛化能力，避免因数据不足而导致的过拟合现象。同时，研究还分析了不同特征的重要性，发现某些特征在模型预测中具有更高的权重，这为特征选择提供了依据。

通过这一系列研究，研究人员不仅提出了DV-PJS这一新的数据处理策略，还验证了其在提升模型预测能力方面的有效性。研究结果表明，DV-PJS能够显著提高环境机器学习在小数据条件下的应用效果，为复杂环境问题的解决提供了新的工具和方法。这一研究对于推动环境机器学习的发展具有重要意义，也为未来的相关研究提供了理论支持和实践指导。