摘要： 目的:药材产地对药材品质优劣影响很大，不同产地秦艽品质差异较大，使用秦艽样本近红外光谱数据构建模型，实现秦艽样本产地划分。方法:将多元线性回归算法(MLR)、偏最小二乘回归算法(PLS)、支持向量回归算法(SVR)和岭回归算法(RR)与决策树思想相结合对样本进行分类。结果:秦艽数据集包含207个样本，其中107个样本来自甘肃玛曲县，100个秦艽样本来自甘肃临洮县，模型的误判率在0.3%左右。结论:将回归算法与决策树思想相结合的方法可以提高模型的性能，使得算法既拥有回归算法强大的拟合能力，又拥有决策树的分类能力。在秦艽样本数据上得到了很好的分类效果。

关键词: 秦艽；产地；多元线性回归；偏最小二乘回归；支持向量机回归；岭回归；决策树近红外光谱