Cross-Validation dalam Hyperparameter Tuning

Hyperparameter tuning adalah proses mencari konfigurasi parameter terbaik untuk sebuah model machine learning. Cross-validation memainkan peran penting dalam proses ini dengan memberikan penilaian obyektif terhadap performa tiap kombinasi parameter.

Proses Hyperparameter Tuning

Pada proses tuning, berbagai nilai hyperparameter diuji pada model yang sama, dan tiap kombinasi dievaluasi menggunakan cross-validation. Hasil evaluasi rata-rata dari seluruh fold digunakan untuk memilih hyperparameter terbaik.

Grid Search dan Random Search

Metode pencarian hyperparameter yang umum digunakan antara lain Grid Search dan Random Search. Kedua metode ini biasanya diintegrasikan dengan cross-validation untuk memastikan hasil tuning yang optimal.

Implementasi dalam Machine Learning

Library seperti scikit-learn menyediakan fungsi GridSearchCV dan RandomizedSearchCV yang memanfaatkan cross-validation untuk hyperparameter tuning. Hal ini memudahkan proses pencarian parameter terbaik secara otomatis dan sistematis.