Hvad er krydsvalidering?

Krydsvalidering er en metode, der anvendes i kemi og en lang række andre videnskabelige felter til at sammenligne resultaterne af flere eksperimentelle metoder med det samme mål. Ideelt set vil krydsvalidering validere begge eksperimentelle metoder ved at returnere de samme resultater. Forskellige resultater kan indikere menneskelig fejl eller fejl i eksperimentel design. Forskellene kan bruges til at identificere fejl og til at forfine en eller flere af de eksperimentelle metoder, indtil der opnås konsistente og gentagne resultater.

For at krydsevalidering skal være vellykket, er det generelt nødvendigt for forskere at vide, at en af ​​metoderne returnerer nøjagtige resultater. Målet er derfor at fremstille den nye og ubekræftede metode eller komparatoren, returnere resultater identiske med dem med den kendte metode eller referencen. Hvis ingen af ​​metoderne er kendt for at være nøjagtige, kan de sandsynligvis justeres for at returnere de samme resultater, men der er stadig ingen garanti for, at disse resultater er korrekte.

Forskere bruger ofte cross-validaNår man introducerer en ny, mere effektiv eksperimentel metode, der er beregnet til at erstatte en ældre metode. Den nye metode er kun nyttig, hvis den kan bruges til det samme formål som den metode, den er beregnet til at erstatte. Krydsvalidering bruges til at sikre, at den nye metode er lige så effektiv som den gamle, og at effektiviteten ikke kommer til prisen for nøjagtighed.

Resultaterne af eksperimenter anvendt til krydsvalidering kan fremstilles kvalitativt eller kvantitativt baseret på eksperimentets art. Succesen med nogle enkle kemieksperimenter kan vurderes gennem enkle visuelle signaler såsom farveændring. En ny metode, der resulterer i den samme farveændring, kan i nogle tilfælde bedømmes vellykket. Mest moderne videnskabelig forskning er imidlertid stort set baseret på kvantitative metoder. Som sådan skal kvantitativ information sammenlignes, og forskelle i numeriske data bruges til at bedømme SUccess eller svigt i et valideringseksperiment.

Meget krydsvalideringsresultat er afhængig af store kroppe af statistiske data snarere end på kvalitativ information eller om en eller to værdier, såsom temperatur eller surhedsgrad. For sådanne statistiske data er der ikke et enkelt specifikt tal eller et sæt numre, der er korrekt, mens alle andre er forkerte. Succesen med en krydsvalidering bedømmes på baggrund af, hvorvidt de returnerede data falder inden for en bestemt tærskel for acceptabel fejl. I sådanne eksperimenter kan nogle af de returnerede værdier være acceptable, mens andre er fejlagtige, hvilket indikerer, at de bestemte dele af de testede metoder skal revideres.