Validasi Silang adalah teknik yang digunakan dalam komputasi untuk menilai keakuratan model prediktif. Hal ini juga dikenal sebagai “pengujian di luar sampel” dan “estimasi rotasi”. Validasi Silang sering digunakan dalam pembelajaran mesin dan inferensi statistik untuk memperkirakan performa model pada data yang tidak terlihat. Ide dasarnya adalah mempartisi data menjadi “set pelatihan” dan “set validasi”. Model tersebut kemudian dilatih pada “set pelatihan” dan dievaluasi pada “set validasi”.
Validasi Silang paling umum digunakan dengan algoritma klasifikasi dan regresi. Proses ini memerlukan partisi data yang tersedia secara berulang menjadi dua set atau lebih. Definisi dasar validasi silang adalah menggunakan subkumpulan data untuk pelatihan dan subkumpulan data yang tidak terlihat untuk pengujian. Hal ini memungkinkan kinerja algoritme dievaluasi dengan lebih akurat dan generalisasi hasil yang lebih baik pada data yang tidak terlihat.
Validasi Silang biasanya digunakan dalam pembelajaran mesin dan skenario penambangan data lainnya. Hal ini dapat membantu menghindari overfitting, yang terjadi ketika model mencoba menyesuaikan data terlalu dekat dan kehilangan pola dasar yang sebenarnya. Validasi Silang membantu memastikan bahwa model diuji pada data yang tidak terlihat, sehingga akan lebih akurat dan andal saat diterapkan dalam produksi.
Validasi Silang adalah bagian penting dari evaluasi dan pemilihan model, karena dapat membantu peneliti memutuskan model atau algoritme mana yang memiliki kinerja terbaik dalam praktiknya. Hal ini juga efektif dalam membantu mengidentifikasi pengaturan parameter terbaik dengan kumpulan data tertentu, sehingga dapat meningkatkan akurasi model. Terakhir, Validasi Silang dapat digunakan untuk menilai keandalan model atau algoritma prediktif tertentu.
