Como Avaliar a Qualidade de um Modelo NIR? Principais Indicadores e Boas Práticas

A espectroscopia NIR é uma ferramenta poderosa para análise rápida e não destrutiva de amostras. No entanto, um modelo mal ajustado pode comprometer a precisão dos resultados e levar a decisões erradas. Como saber se um modelo NIR está bem calibrado? Quais métricas avaliar?

Neste artigo, vamos explorar os principais indicadores de desempenho de um modelo NIR e boas práticas para garantir que ele seja robusto, confiável e adequado ao seu processo.

Erro Médio Quadrático de Predição (RMSEP) e Erro Médio Quadrático de Calibração (RMSEC)

O RMSEP e o RMSEC indicam o quanto as previsões do modelo se desviam dos valores reais de referência.

RMSEC (Calibration Error): Mede o erro do modelo durante a fase de calibração, ou seja, o quanto ele se ajusta aos dados usados para criá-lo.

RMSEP (Prediction Error): Mede o erro quando o modelo é testado em dados novos (validação).

O que observar? Um RMSEP muito maior que o RMSEC pode indicar sobreajuste (overfitting), quando o modelo aprende demais os dados de calibração, mas não generaliza bem para novos dados.

Coeficiente de Determinação (R²)

O R² indica a correlação entre os valores preditos pelo modelo e os valores reais.

Valores próximos de 1 indicam alta precisão.

Valores abaixo de 0,8 podem sugerir que o modelo não está bem ajustado.

Cuidado! Um R² alto não significa necessariamente que o modelo é bom. Ele deve ser analisado junto com outros indicadores.

Erro Padrão de Validação-Cruzada (SECV)

A validação-cruzada (cross-validation) é um método importante para testar a robustez do modelo antes mesmo de usar dados externos para validação.

O SECV mede o erro ao dividir os dados em diferentes grupos e testar o modelo em cada um deles. Se o SECV for muito maior que o RMSEC, pode haver problemas na amostragem ou pré-processamento.

Outliers: Identificação e Tratamento

A presença de outliers pode distorcer os resultados do modelo. Para identificá-los:

Use gráficos de resíduos para visualizar discrepâncias.🔹 Analise o Mahalanobis Distance e o Hotelling’s T², que ajudam a detectar amostras incomuns.🔹 Verifique os espectros para ruídos ou interferências externas.

Estratégias para Melhorar um Modelo NIR

Se o modelo não está com boa performance, algumas estratégias podem ajudar:

Melhorar a seleção de amostras: Evite redundâncias e garanta uma boa distribuição dos dados.

Usar pré-processamentos adequados: Técnicas como MSC, SNV e Derivadas podem corrigir variações indesejadas nos espectros.

Ajustar o número de fatores PLS: Modelos com poucos fatores podem não capturar a variabilidade dos dados, enquanto modelos com muitos fatores podem sofrer overfitting.

Revisar os valores de referência: Erros laboratoriais podem afetar a calibração.

Conclusão

Um bom modelo NIR não se resume apenas a um R² alto. É essencial analisar diferentes métricas e adotar boas práticas para garantir previsões confiáveis.

Se precisar de suporte para desenvolver ou otimizar seus modelos NIR, nossa equipe está pronta para ajudar!