이화학,미생물 검사 결과 AI예측 솔루션 데이터셋

1. 신제품 개발시 이화학, 미생물 결과(품질) 예측 모델 (XGBoost)

(식품 제조공정의 재료 배합비와 배합 공정을 바탕으로 pH/염도/BRIX 및 일반균군 수를 예측하는 모델)

- 활용 모델은 XGBoost 기반 회귀 예측 모델로, 입력 데이터로부터 이화학 검사 결과값인 pH, 염도, 당도와 생물학 검사 결과값인 일반균군 수를 예측함

- pH는 직접 회귀, BRIX와 염도는 배합비 예측값 기반 앵커 재매개화, 일반균군은 log1p 공간 회귀를 진행

- 원재료명 기반으로 카테고리를 배정함 (키워드 매칭 →

미매칭 시 FastText 분류기, 신뢰도 0.65 이상일 때만 채택, 미달 시 미분류)

- 성분값이 미등록된 원재료는 성분 군집(k=6) 평균으로 임퓨테이션함. 군집은 마스터 코드로 배정하며, 마스터에 없는 원재료만 이름으로 예측 진행.