基于Python的药用菊花指标预测分析文献综述

药用菊花作为传统中药材，其品质优劣直接影响药效。

传统的药用菊花品质评价方法主要依赖人工经验，存在主观性强、效率低等问题。

而随着数据科学和机器学习技术的快速发展，利用Python语言及其强大的数据分析库，构建药用菊花指标预测模型，实现药材品质的快速、客观评价，具有重要的现实意义。

本文首先介绍了药用菊花指标预测分析的相关概念，包括药用菊花指标体系、Python数据分析技术、机器学习算法等；然后，综述了国内外学者在药用菊花指标预测分析领域的研究现状，分析了不同方法的优缺点；接着，总结了常用的药用菊花指标预测分析方法，并对各种方法的原理、流程和适用范围进行了详细阐述；最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望。

关键词：药用菊花；指标预测；Python；机器学习；数据分析

#1.1药用菊花指标药用菊花指标是评价其品质优劣的重要依据，主要包括外观性状、化学成分、药理活性等方面。

外观性状指标:主要包括花型、花色、大小、香气等，这些指标可以通过感官评定或图像识别技术进行量化分析。

化学成分指标:主要包括黄酮类、挥发油、绿原酸等活性成分含量，这些指标可以通过化学分析方法，如高效液相色谱法（HPLC）、气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）等进行测定。

药理活性指标:主要包括抗氧化、抗炎、抗菌等活性，这些指标可以通过体外细胞实验或体内动物实验进行评价。

#1.2Python数据分析技术Python作为一种易学易用、功能强大的编程语言，近年来在数据科学领域得到了广泛应用。