Código de proyecto: PID2019-104269RR-C33 / AEI / 10.13039/501100011033
Palabras clave: Vibrational spectroscopy Validation Root mean square error Preprocessing Partial least squares regression Latent variables Cross-validation vibrational spectroscopy validation root mean square error preprocessing latent variables calibration
Fecha de alta del registro: 2024-01-14
Versión del articulo depositado: info:eu-repo/semantics/publishedVersion
URL Documento de licencia: http://repositori.urv.cat/ca/proteccio-de-dades/
Referencia al articulo segun fuente origial: Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems. 240
Referencia de l'ítem segons les normes APA: Ezenarro, J; Schorn-García, D; Aceña, L; Mestres, M; Busto, O; Boqué, R (2023). J-Score: A new joint parameter for PLSR model performance evaluation of spectroscopic data. Chemometrics And Intelligent Laboratory Systems, 240(), -. DOI: 10.1016/j.chemolab.2023.104883
Acrónimo: ALLFRUIT4ALL
Tipo de publicación: Journal Publications
Código de projecto 3: 2021PMF-BS-12
Autor según el artículo: Ezenarro, J; Schorn-García, D; Aceña, L; Mestres, M; Busto, O; Boqué, R
Departamento: Química Analítica i Química Orgànica
Autor/es de la URV: Aceña Muñoz, Laura / Boqué Martí, Ricard / Busto Busto, Olga / EZENARRO GARATE, JOKIN / Mestres Solé, Maria Montserrat / Schorn García, Daniel
Resumen: Since its beginnings, many parameters have been proposed to evaluate the goodness of Partial Least Squares Regression (PLSR) models and thus help chemometricians to choose the most appropriate one. This article proposes a new performance evaluation parameter for regression models based on spectroscopic data, the J-Score, which combines some of the most commonly used model evaluation parameters (Ratio of Performance to Deviation, Calibration and Validation Root Mean Square Errors and Regression Vector) into a single indicator. The J-Score can help non-experienced analysts select both the adequate number of Latent Variables (LVs) and the best preprocessing technique for their dataset in an automated way. The performance of the J-Score has been compared to other evaluation methods with different datasets, demonstrating that it can be used for different types of samples and spectroscopic data; that it is stable and objective, and offers an easy way to select the optimal number of LVs.
Acción del programa de financiación 2: Agencia de Gestión de Ayudas Universitarias y de Investigación (AGAUR)
Áreas temáticas: Statistics & probability Spectroscopy Software Robotics & automatic control Química Process chemistry and technology Mathematics, interdisciplinary applications Matemática / probabilidade e estatística Interdisciplinar Instruments & instrumentation Farmacia Engenharias iv Engenharias iii Engenharias ii Computer science, artificial intelligence Computer science applications Ciências ambientais Ciências agrárias i Ciência de alimentos Ciência da computação Chemistry, analytical Biotecnología Automation & control systems Analytical chemistry
Acceso a la licencia de uso: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
Direcció de correo del autor: jokin.ezenarro@urv.cat laura.acena@urv.cat olga.busto@urv.cat ricard.boque@urv.cat montserrat.mestres@urv.cat daniel.schorn@urv.cat daniel.schorn@urv.cat daniel.schorn@urv.cat jokin.ezenarro@urv.cat
Identificador del autor: 0000-0001-9234-7877 0000-0001-5942-9424 0000-0002-2318-6800 0000-0001-7311-4824 0000-0001-9805-3482 0000-0003-0997-2191 0000-0003-0997-2191 0000-0003-0997-2191 0000-0001-9234-7877
Acción del programa de financiació 3: Universitat Rovira i Virgili - Banco Santander
Codigo del proyecto 2: 2020 FISDU 00221
Programa de financiación 2: Ayudas de apoyo a departamentos y unidades de investigación universitarios para la contratación de personal investigador predoctoral en formación (FI SDUR 2020)
Enlace a la fuente original: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169743923001338
Programa de financiación: Programa Estatal de Generación de Conocimiento y Fortalecimiento Científico y Tecnológico del Sistema de I+D+i y de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad. Proyectos de I+D+i Retos Investigación 2017-2020
Programa de financiación 3: Contratos de personal investigador predoctoral en formación
DOI del artículo: 10.1016/j.chemolab.2023.104883
Entidad: Universitat Rovira i Virgili
Año de publicación de la revista: 2023
Acción del progama de financiación: Ciencias y tecnologías de alimentos
Repositori URV