基于决策树排序的挂面中潜在危害物质风险分析（一）

世界各地食品安全问题频发，不仅给消费者的健康造成损失，也重创食品业。解决食品安全问题已经成为世界各国政府的重要工作内容。风险分析是目前国际上公认的控制食品中各种化学性、物理性和生物性危害和突发事件应该遵循的框架，应用广泛。风险分析由风险评估、风险管理和风险信息交流3个相互关联的部分组成，其中，风险评估是风险分析的核心。《实施卫生与植物卫生措施协议》规定，进口国根据可能采用的SPS措施，对其领土上某些害虫或疾病的进入、存在或传播的可能性，以及对潜在的生物学和经济影响进行评价，或对食品、饮料和饲料中的添加剂、污染物、毒素或致病菌的存在对人体和动物的健康可能造成的不良作用进行评估。然而，我国食品安全风险监测体系建设和风险评估工作依然处于基础阶段。

风险分级作为一种初步评估的手段，可以帮助风险管理者通过比较不同来源风险的相对大小，确定需优先监管的领域，并得出需进一步进行经典评估的食品危害。联合国粮农组织和世界卫生组织制定的风险管理一般框架中包含了风险分级，并且将其作为风险监测和评估的前提之一。食品风险分级作为风险评估的一种形式，指综合分析食品的污染水平、膳食暴露情况、对公众健康危害等因素，对食源性危害风险进行分级排序，目的在于采取科学的风险分析框架，在众多复杂的食品安全问题中识别风险的优先次序，合理分配风险管理措施的有限资源。

决策树算法是数据挖掘分类算法中常见的一种方法。它以树状结构表现，叶子结点代表一个结论，内部结点描述一个属性，从上到下的一条路径，确定一条分类规则结构简单直观，容易理解，有较高的分类精度，在数据挖掘、机器学习、人工智能等领域等都有广泛的应用。杨娜曾利用决策树设计了云南粮食安全预警系统，得出影响粮食安全的各因素及其对粮食安全等级的影响度排序。基于决策树开发的针对蔬菜静态病害进行风险等级分析的模型，能够达到较高的黄瓜确诊率。将决策树应用于药品GSP预警管理中，从药品进、存、销三个环节日常管理中产生的大量数据中挖掘有效信息，以进行及时预警信息定位和管理。Fels-Klerx等分析了279个食品和/或营养危害风险排名，共有11种风险排名方法。该分析表明，定量风险排序方法需要对单个化合物进行全面的分析，耗时长、预算大。由于监测程序包含广泛的残留物和污染物，这些定量方法不太适合风险排序，在有限的时间和预算范围内对一系列化合物进行排名最合适的方法之一是流程图或者决策树。挂面是我国居民最主要的面食之一，对其安全进行监控对于保障市民食品安全具有重要的意义。本研究以挂面为研究对象，利用决策树排序建立一种透明的、实体化的风险排序方法，可用于完善符合实际发展的食品安全风险评估机制，促进食品安全风险分析的顺利开展。

一、材料和方法

1、数据来源

本文所用的数据为国家市场监督管理总局官方网站获得的全国2015～2017年的挂面危害物检测数据。

2、污染物分类方法

基于GB2760-2014《食品安全国家标准食品添加剂使用标准》、GB2761-2017《食品安全国家标准食品中真菌毒素限量》和GB2762-2017《食品安全国家标准食品中污染物限量》，参考我国粮食风险监测数据，确定挂面的检测项目主要包括铅、二氧化钛、乙二胺四乙酸二钠、脱氧雪腐镰刀菌稀醇、铝的残留物、黄曲霉毒素B1、柠檬黄、苋菜红、胭脂红、日落黄、诱惑红、亮蓝。按照国标中的规定，将潜在危害物分为3组，即污染物、食品添加剂和真菌毒素。

3、决策树设计方法

决策树包含一个根节点、若干个内部节点和若干个叶节点；叶节点对应决策结果，即:低优先级、中优先级、高优先级。其它每个节点对应一个属性测试。决策树的生成是一个递归算法，关键在于如何选择最优属性划分。随着划分不断进行，决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，用信息熵来度量样本集合纯度，假定当前样本集合D中第k类样本所占比例为p_k（k=1，2，…，|y|）。信息熵定义为：

Ent（D）的值越小，D的纯度越大。在选定属性划分节点时，信息增益越大，代表用该属性所获得的纯度提升越大。信息增益的定义为：

其中，α代表属性，V代表α所有可能的取值，Dv代表在属性α上取值为α^v的样本。

对3组潜在危害物质中的每一组分别进行决策树的设计和优化，绘制3种独立的决策树，将挂面中潜在危害物质分为高、中、低3个不同等级，结合决策树的基本原理，将高、中、低3个不同等级设置为叶节点来进行研究。

二、结果与分析

1、污染物

GB2762-2017中规定无论是否制定污染物限量，食品生产和加工者均应采取控制措施，使食品中污染物的含量达到最低水平。本数据中检测项目的污染物有铅。

采用决策树法对污染物进行研究，从数据中提取出4种属性，分别是:

（1）污染物在GB2762-2017中是否有使用限制（标为属性1）；

（2）2015至2017上半年检测数据中是否发现该物质不合格数据（标为属性2）；

（3）污染物的残留是否会对人体健康造成严重和/或不可逆的影响（基因毒性致癌、致畸和激素干扰物质的情况也是如此）（标为属性3）；

（4）这种物质是否有可能出现在生产挂面的生产系统中（标为属性4）。

这4种属性都是离散属性，均有“是”和“否”2种属性取值，根据这些属性来判断优先级的程度。根据现有数据计算出根节点的信息熵为0.875，不同属性的信息增益结果见表1。
 

挂面中铅是重要的风险因子。铅在GB2762-2017中有使用限制，且在2015～2017年上半年的监测数据中出现该物质不合格的情况。实际生产中，铅常出现在挂面的生产器械中，且科学证明其残留会对人体健康造成严重不良健康影响，故为高优先级。

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