Was ist Kreuzvalidierung?
Kreuzvalidierung ist eine Methode, die in der Chemie verwendet wird, und eine breite Palette anderer wissenschaftlicher Bereiche, um die Ergebnisse mehrerer experimenteller Methoden mit demselben Ziel zu vergleichen. Im Idealfall validieren die Kreuzvalidierung beide experimentellen Methoden, indem die gleichen Ergebnisse zurückgegeben werden. Unterschiedliche Ergebnisse können auf menschliche Fehler oder Fehler im experimentellen Design hinweisen. Die Unterschiede können verwendet werden, um Fehler zu identifizieren und eine oder mehrere der experimentellen Methoden zu verfeinern, bis konsistente und wiederholbare Ergebnisse erzielt werden. Das Ziel ist es also, die neue und unbestätigte Methode oder den Komparator zu erstellen, die mit denen der bekannten Methode oder der Referenz identisch sind. Wenn keine der beiden Methoden genau bekannt ist, können sie wahrscheinlich so angepasst werden, dass die gleichen Ergebnisse zurückgegeben werden. Es gibt jedoch immer noch keine Garantie dafür, dass diese Ergebnisse korrekt sind.
Forscher verwenden häufig Cross-ValidaBei der Einführung einer neuen, effizienteren experimentellen Methode, die eine ältere Methode ersetzen soll. Die neue Methode ist nur nützlich, wenn sie für den gleichen Zweck wie die Methode verwendet werden kann, die sie ersetzen soll. Die Kreuzvalidierung wird verwendet, um sicherzustellen, dass die neue Methode genauso effektiv ist wie die alte und dass die Effizienz nicht zum Preis der Genauigkeit erfolgt.
Die Ergebnisse von Experimenten, die für die Kreuzvalidierung verwendet werden, können qualitativ oder quantitativ auf der Grundlage der Art des Experiments hergestellt werden. Der Erfolg einiger einfacher Chemieexperimente kann durch einfache visuelle Hinweise wie Farbänderungen bewertet werden. Eine neue Methode, die zu derselben Farbänderung führt, kann in einigen Fällen erfolgreich beurteilt werden. Die meisten modernen wissenschaftlichen Forschungen basieren jedoch hauptsächlich auf quantitativen Methoden. Daher müssen quantitative Informationen verglichen werden, und Unterschiede in den numerischen Daten werden verwendet, um die s zu beurteilenUccess oder Misserfolg eines Validierungsexperiments.
Das Ergebnis des Crossvalidierens beruht eher auf großen Leichen statistischer Daten als auf qualitative Informationen oder auf ein oder zwei Werten wie Temperatur oder Säuregehalt. Für solche statistischen Daten gibt es keine einzige spezifische Zahl oder eine Reihe von Zahlen, die korrekt sind, während alle anderen falsch sind. Der Erfolg einer Kreuzvalidierung wird darauf beurteilt, ob die zurückgegebenen Daten innerhalb eines bestimmten Schwellenwerts für akzeptable Fehler fallen oder nicht. In solchen Experimenten können einige der zurückgegebenen Werte akzeptabel sein, während andere fehlerhaft sind, was darauf hinweist, dass bestimmte Teile der getesteten Methoden überarbeitet werden müssen.