数据集概述
本数据集包含厄瓜多尔高海拔种植的非精神活性大麻花朵与提取物的产量、大麻素定量数据，以及基于该数据开发的机器学习预测编程代码。数据涵盖浸渍、索氏提取、超临界流体等多种提取方法，通过高效液相色谱（HPLC）定量CBD、THC、CBG、CBN等大麻素含量，并使用RStudio构建预测模型以优化提取条件。
文件详解
- 代码文件（.r格式，共2个）
- 文件名称：BD2 Canabinoide FLOR bdcannabinoides anova anova factores y modelos predicciones ed5.R、BD1 Rendimiento y metodos FLOR bddatoscanabisrep anova, modelos predicciones ed 10 def 02042024.R
- 文件格式：R
- 字段映射介绍：包含方差分析（ANOVA）、因素分析、预测模型构建等机器学习相关代码，用于分析大麻素定量数据及产量数据，确定最优提取条件。
- 数据文件（.xlsx格式，共2个）
- 文件名称：BD1 datoscanabisrep FLOR RENDIMIENTOS.xlsx、BD2 canabinoide flor hplc.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：BD1包含不同提取方法下的大麻花朵产量数据；BD2包含通过HPLC定量的CBD、THC、CBG、CBN等大麻素含量数据。
数据来源
论文“Yields, Cannabinoids Quantification, and Predictive Programming Codes Using Machine Learning for Non-Psychoactive Cannabis Flowers and Extracts (Cannabis sativa L.) Cultivated in Ecuador”
适用场景
- 大麻素提取工艺优化: 分析不同提取方法（浸渍、索氏提取、超临界流体）对非精神活性大麻提取物产量及大麻素含量的影响，优化提取条件。
- 机器学习预测模型开发: 基于大麻素定量数据和产量数据，使用R语言构建预测模型，预测不同操作条件下的提取效果。
- 非精神活性大麻品种选育: 结合高海拔种植条件下的大麻素含量数据，筛选适合厄瓜多尔地区的优良非精神活性大麻品种。
- 药用大麻素成分分析: 定量分析CBD等非精神活性大麻素含量，为药用大麻提取物的开发提供数据支持。
