相互検証とは

クロスバリデーションは、同じ目的で複数の実験方法の結果を比較するために、化学およびその他の幅広い科学分野で使用される方法です。 理想的には、クロスバリデーションは同じ結果を返すことで両方の実験方法を検証します。 異なる結果は、人為的エラーまたは実験計画のエラーを示している場合があります。 差異を使用して、エラーを特定し、一貫性のある再現可能な結果が得られるまで1つ以上の実験方法を改良できます。

交差検証を成功させるには、一般に、研究者がメソッドの1つが正確な結果を返すことを知る必要があります。 したがって、目標は、新しい未確認のメソッドまたはコンパレータが、既知のメソッドまたはリファレンスの結果と同じ結果を返すようにすることです。 どちらの方法も正確でないことがわかっている場合、おそらく同じ結果を返すように調整できますが、それらの結果が正しいという保証はありません。

研究者は、古い方法を置き換えることを目的とした、より効率的な新しい実験方法を導入する際に、しばしば相互検証を使用します。 新しいメソッドは、置換するメソッドと同じ目的で使用できる場合にのみ役立ちます。 クロスバリデーションは、新しい方法が古い方法と同じくらい効果的であり、効率が正確さを犠牲にすることのないようにするために使用されます。

交差検定に使用される実験の結果は、実験の性質に基づいて定性的または定量的に作成できます。 いくつかの単純な化学実験の成功は、色の変化などの単純な視覚的合図によって評価できます。 同じ色の変化をもたらす新しい方法は、場合によっては成功と判断されます。 しかし、現代の科学研究のほとんどは、主に定量的手法に基づいています。 そのため、定量的な情報を比較する必要があり、数値データの違いを使用して検証実験の成功または失敗を判断します。

相互検証の結果の多くは、定性的な情報や温度や酸性度などの1つまたは2つの値ではなく、大量の統計データに依存しています。 そのような統計データの場合、正しい特定の数値または数値セットは存在せず、他のすべての数値は正しくありません。 交差検証の成功は、返されたデータが許容可能なエラーの特定のしきい値内にあるかどうかに基づいて判断されます。 そのような実験では、返された値の一部は許容範囲内であり、その他は誤りであり、テストされたメソッドの特定の部分を修正する必要があることを示しています。