世界各地食品安全問題頻發(fā)，不僅給消費者的健康造成損失，也重創(chuàng)食品業(yè)。解決食品安全問題已經成為世界各國政府的重要工作內容。風險分析是目前國際上公認的控制食品中各種化學性、物理性和生物性危害和突發(fā)事件應該遵循的框架，應用廣泛。風險分析由風險評估、風險管理和風險信息交流3個相互關聯(lián)的部分組成，其中，風險評估是風險分析的核心?！秾嵤┬l(wèi)生與植物衛(wèi)生措施協(xié)議》規(guī)定，進口國根據(jù)可能采用的SPS措施，對其領土上某些害蟲或疾病的進入、存在或傳播的可能性，以及對潛在的生物學和經濟影響進行評價，或對食品、飲料和飼料中的添加劑、污染物、毒素或致病菌的存在對人體和動物的健康可能造成的不良作用進行評估。然而，我國食品安全風險監(jiān)測體系建設和風險評估工作依然處于基礎階段。

風險分級作為一種初步評估的手段，可以幫助風險管理者通過比較不同來源風險的相對大小，確定需優(yōu)先監(jiān)管的領域，并得出需進一步進行經典評估的食品危害。聯(lián)合國糧農組織和世界衛(wèi)生組織制定的風險管理一般框架中包含了風險分級，并且將其作為風險監(jiān)測和評估的前提之一。食品風險分級作為風險評估的一種形式，指綜合分析食品的污染水平、膳食暴露情況、對公眾健康危害等因素，對食源性危害風險進行分級排序，目的在于采取科學的風險分析框架，在眾多復雜的食品安全問題中識別風險的優(yōu)先次序，合理分配風險管理措施的有限資源。

決策樹算法是數(shù)據(jù)挖掘分類算法中常見的一種方法。它以樹狀結構表現(xiàn)，葉子結點代表一個結論，內部結點描述一個屬性，從上到下的一條路徑，確定一條分類規(guī)則結構簡單直觀，容易理解，有較高的分類精度，在數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能等領域等都有廣泛的應用。楊娜曾利用決策樹設計了云南糧食安全預警系統(tǒng)，得出影響糧食安全的各因素及其對糧食安全等級的影響度排序?；跊Q策樹開發(fā)的針對蔬菜靜態(tài)病害進行風險等級分析的模型，能夠達到較高的黃瓜確診率。將決策樹應用于藥品GSP預警管理中，從藥品進、存、銷三個環(huán)節(jié)日常管理中產生的大量數(shù)據(jù)中挖掘有效信息，以進行及時預警信息定位和管理。Fels-Klerx等分析了279個食品和/或營養(yǎng)危害風險排名，共有11種風險排名方法。該分析表明，定量風險排序方法需要對單個化合物進行全面的分析，耗時長、預算大。由于監(jiān)測程序包含廣泛的殘留物和污染物，這些定量方法不太適合風險排序，在有限的時間和預算范圍內對一系列化合物進行排名最合適的方法之一是流程圖或者決策樹。掛面是我國居民最主要的面食之一，對其安全進行監(jiān)控對于保障市民食品安全具有重要的意義。本研究以掛面為研究對象，利用決策樹排序建立一種透明的、實體化的風險排序方法，可用于完善符合實際發(fā)展的食品安全風險評估機制，促進食品安全風險分析的順利開展。

一、材料和方法

1、數(shù)據(jù)來源

本文所用的數(shù)據(jù)為國家市場監(jiān)督管理總局官方網站獲得的全國2015～2017年的掛面危害物檢測數(shù)據(jù)。

2、污染物分類方法

基于GB2760-2014《食品安全國家標準食品添加劑使用標準》、GB2761-2017《食品安全國家標準食品中真菌毒素限量》和GB2762-2017《食品安全國家標準食品中污染物限量》，參考我國糧食風險監(jiān)測數(shù)據(jù)，確定掛面的檢測項目主要包括鉛、二氧化鈦、乙二胺四乙酸二鈉、脫氧雪腐鐮刀菌稀醇、鋁的殘留物、黃曲霉毒素B1、檸檬黃、莧菜紅、胭脂紅、日落黃、誘惑紅、亮藍。按照國標中的規(guī)定，將潛在危害物分為3組，即污染物、食品添加劑和真菌毒素。

3、決策樹設計方法

決策樹包含一個根節(jié)點、若干個內部節(jié)點和若干個葉節(jié)點；葉節(jié)點對應決策結果，即:低優(yōu)先級、中優(yōu)先級、高優(yōu)先級。其它每個節(jié)點對應一個屬性測試。決策樹的生成是一個遞歸算法，關鍵在于如何選擇最優(yōu)屬性劃分。隨著劃分不斷進行，決策樹的分支節(jié)點所包含的樣本盡可能屬于同一類別，用信息熵來度量樣本集合純度，假定當前樣本集合D中第k類樣本所占比例為p_k（k=1，2，…，|y|）。信息熵定義為：

Ent（D）的值越小，D的純度越大。在選定屬性劃分節(jié)點時，信息增益越大，代表用該屬性所獲得的純度提升越大。信息增益的定義為：

其中，α代表屬性，V代表α所有可能的取值，Dv代表在屬性α上取值為α^v的樣本。

對3組潛在危害物質中的每一組分別進行決策樹的設計和優(yōu)化，繪制3種獨立的決策樹，將掛面中潛在危害物質分為高、中、低3個不同等級，結合決策樹的基本原理，將高、中、低3個不同等級設置為葉節(jié)點來進行研究。

二、結果與分析

1、污染物

GB2762-2017中規(guī)定無論是否制定污染物限量，食品生產和加工者均應采取控制措施，使食品中污染物的含量達到最低水平。本數(shù)據(jù)中檢測項目的污染物有鉛。

采用決策樹法對污染物進行研究，從數(shù)據(jù)中提取出4種屬性，分別是:

（1）污染物在GB2762-2017中是否有使用限制（標為屬性1）；

（2）2015至2017上半年檢測數(shù)據(jù)中是否發(fā)現(xiàn)該物質不合格數(shù)據(jù)（標為屬性2）；

（3）污染物的殘留是否會對人體健康造成嚴重和/或不可逆的影響（基因毒性致癌、致畸和激素干擾物質的情況也是如此）（標為屬性3）；

（4）這種物質是否有可能出現(xiàn)在生產掛面的生產系統(tǒng)中（標為屬性4）。

這4種屬性都是離散屬性，均有“是”和“否”2種屬性取值，根據(jù)這些屬性來判斷優(yōu)先級的程度。根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)計算出根節(jié)點的信息熵為0.875，不同屬性的信息增益結果見表1。
 

掛面中鉛是重要的風險因子。鉛在GB2762-2017中有使用限制，且在2015～2017年上半年的監(jiān)測數(shù)據(jù)中出現(xiàn)該物質不合格的情況。實際生產中，鉛常出現(xiàn)在掛面的生產器械中，且科學證明其殘留會對人體健康造成嚴重不良健康影響，故為高優(yōu)先級。

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