2020
DOI: 10.21577/0100-4042.20170480
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Experimento Didático De Quimiometria Para Classificação De Óleos Vegetais Comestíveis Por Espectroscopia No Infravermelho Médio Combinado Com Análise Discriminante Por Mínimos Quadrados Parciais: Um Tutorial, Parte V

Abstract: PARTIAL LEAST SQUARES DISCRIMINANT ANALYSIS: A TUTORIAL, PART V. A teaching experiment on supervised pattern recognition in chemometrics was proposed in this tutorial to introduce partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). A new approach of the experiment published in the first tutorial of this series was revisited and employed to the classification of edible vegetable oils. The spectra of olive, canola, soybean and corn oils were obtained using an attenuated total reflectance Fourier transform infr… Show more

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“…Classe 1, representado pela propriedade em São Gabriel da Palha e genótipo 02; Classe 2, representado pela propriedade em Pinheiros e genótipo 02; Classe 3, representado pela propriedade em São Domingos do Norte e genótipo LB1. (SANTANA et al, 2020). Embora no estudo em questão os valores de validação cruzada apresentaram uma taxa de erro de 11%, foi possível concluir que este modelo apresentou uma considerável separação entre as classes, visto que os resultados de exatidão, taxa de acerto, especificidade, sensibilidade e acurácia ficaram todas em 100% para o teste.…”
Section: Resultsunclassified
“…Classe 1, representado pela propriedade em São Gabriel da Palha e genótipo 02; Classe 2, representado pela propriedade em Pinheiros e genótipo 02; Classe 3, representado pela propriedade em São Domingos do Norte e genótipo LB1. (SANTANA et al, 2020). Embora no estudo em questão os valores de validação cruzada apresentaram uma taxa de erro de 11%, foi possível concluir que este modelo apresentou uma considerável separação entre as classes, visto que os resultados de exatidão, taxa de acerto, especificidade, sensibilidade e acurácia ficaram todas em 100% para o teste.…”
Section: Resultsunclassified
“…Thus, the answers with (i) false-positive (FP), samples of class α erroneously assigned to class β; (ii) false-negative (FN), samples of class β wrongly assigned to class α; (iii) true-negative (TN), samples of class α correctly assigned to class α; and (iv) true-positive (TP), samples of class β correctly assigned to class β were inserted [56]. With this information, the parameters' sensitivity (Equation ( 6)), specificity (Equation ( 7)), precision (Equation ( 8)), and accuracy (Equation ( 9)) were employed to assess the robustness of the created models [74][75][76].…”
Section: Assessing the Predictive Capacity Of Modelsmentioning
confidence: 99%
“…The results of NMR analyzes have the potential to generate an enormous amount of data, however, the consequence of this is the complexity of its interpretation. In this way, chemometric methods emerge as indispensable tools to assist in the interpretation of these results (HONGYU et al 2015;SANTANA et al 2020).…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%