《表4 随机森林模型对预测集的预测结果》

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《基于计算机视觉技术的茶叶品质随机森林感官评价方法研究》

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采用所建模型对训练集样本及预测集样本进行分级测试，表3为模型对训练集样本的分级结果，表4为模型对预测集样本的预测结果，其中训练集的总体识别率为96.5%，预测集的总体识别率为95%。由表可知，在训练集中，1个一级茶样被误判为二级，2个二级茶样被误判成一级；预测集中，1个一级茶样被误判为二级，1个二级茶样被误判成一级。在茶叶感官审评术语中，一级评判术语为纤细卷曲呈螺且白毫披覆、银绿隐翠、匀整、匀净，二级评判术语为紧细卷曲成螺且白毫披露、银绿显翠、匀整、匀净，三级评判术语为紧细卷曲成螺且白毫显露、绿翠、匀尚整、匀尚净，四级评判术语为紧结卷曲成螺且白毫尚显、绿润、尚匀整、尚匀净。一级和二级的评判术语相差甚微，对茶叶品质的评判结果具有一定的模糊性和主观性，导致一级和二级的样本相互误判。