Co je křížová validace?
Cross-validation je metoda používaná v chemii a širokou škálu dalších vědeckých oborů pro porovnání výsledků více experimentálních metod se stejným cílem. V ideálním případě bude křížová validace ověřit obě experimentální metody vrácením stejných výsledků. Různé výsledky mohou naznačovat lidské chyby nebo chyby v experimentálním návrhu. Rozdíly mohou být použity k identifikaci chyb a zdokonalení jedné nebo více experimentálních metod, dokud nebudou dosaženy konzistentní a opakovatelné výsledky.
Aby byla křížová validace úspěšná, je obecně nutné, aby vědci věděli, že jedna z metod vrací přesné výsledky. Cílem je tedy vytvořit novou a nepotvrzenou metodu nebo komparátor, výsledky návratu identické s výsledky známé metody nebo odkazem. Pokud není známo, že žádná metoda není přesná, může být pravděpodobně upravena tak, aby vrátila stejné výsledky, ale stále neexistuje žádná záruka, že tyto výsledky jsou správné.
Vědci často používají cross-validapři zavádění nové, efektivnější experimentální metody, která má nahradit starší metodu. Nová metoda je užitečná pouze tehdy, aby byla použita pro stejný účel jako metoda, kterou má nahradit. Křížová validace se používá k zajištění toho, aby nová metoda byla stejně účinná jako stará a že účinnost nepřichází za cenu přesnosti.
Výsledky experimentů použitých pro křížovou validaci mohou být kvalitativně nebo kvantitativně připraveny na základě povahy experimentu. Úspěch některých jednoduchých chemických experimentů lze posoudit pomocí jednoduchých vizuálních podnětů, jako je změna barvy. Nová metoda, která má za následek stejnou změnu barvy, může být v některých případech považována za úspěšnou. Většina moderního vědeckého výzkumu je však do značné míry založena na kvantitativních metodách. Proto je třeba porovnat kvantitativní informace a k posouzení S jsou použity rozdíly v číselných datechuccess nebo selhání experimentu o validaci.
Výsledek mnoho křížové validace se spoléhá spíše na velká těla statistických údajů než na kvalitativní informace nebo na jednu nebo dvě hodnoty, jako je teplota nebo kyselost. Pro taková statistická data neexistuje jediné konkrétní číslo nebo sada čísel, které jsou správné, zatímco všichni ostatní jsou nesprávné. Úspěch křížové validace je posouzen na základě toho, zda vrácená data spadají do určitého prahu přijatelné chyby. V takových experimentech mohou být některé z vrácených hodnot přijatelné, zatímco jiné jsou chybné, což naznačuje, že konkrétní části testovaných metod musí být revidovány.