Набор данных из Zenodo · Noin de Oliveira, Arthur
Tomato Classification using Mass Spectrometry-Machine Learning Technique: a Food Safety-enhancing Platform
- Лицензия
- CC BY 4.0можно в коммерцииТекст лицензии
- Лицензия разрешает коммерческое использование. Обычно нужно указать автора — точные условия в тексте лицензии.
- Форматы
- CSV
- Размер
- 223 МБ
- Обновлён
- 22 июл. 2022 г.
Описание
Food safety and quality assessment mechanisms are unmet needs that industries and countries have been continuously facing in recent years. Our study aimed at developing a platform using Machine Learning algorithms to analyze Mass Spectrometry data for classification of tomatoes on organic and non-organic. Tomato samples were analyzed using silica gel plates and direct-infusion electrospray-ionization mass spectrometry technique. Decision Tree algorithm was tailored for data analysis. This model achieved 92% accuracy, 94% sensitivity and 90% precision in determining to which group each fruit belonged. Potential biomarkers evidenced differences in treatment and production for each group.
Описание из Zenodo, сокращённое.
Файлы (1)
DataHunter не хранит и не раздаёт эти файлы: каждая ссылка ведёт к первоисточнику. Перед использованием проверьте там лицензию.