Overfitting dan Cross-Validation

Overfitting adalah salah satu masalah utama dalam machine learning, di mana model terlalu menyesuaikan dengan data pelatihan sehingga gagal melakukan generalisasi pada data baru. Cross-validation menjadi solusi penting untuk mendeteksi dan mencegah overfitting dalam proses pembangunan model.

Deteksi Overfitting dengan Cross-Validation

Dengan menggunakan cross-validation, kinerja model dievaluasi pada beberapa subset data yang berbeda. Jika model menunjukkan performa tinggi pada data pelatihan namun buruk pada data uji, hal ini menandakan terjadinya overfitting.

Strategi Mencegah Overfitting

Selain cross-validation, teknik lain seperti regularization, early stopping, dan data augmentation dapat digunakan untuk mencegah overfitting. Namun, cross-validation tetap menjadi alat utama untuk memvalidasi efektivitas strategi-strategi tersebut.

Peran dalam Pengembangan Model

Praktisi machine learning secara rutin menggunakan cross-validation dalam pipeline mereka untuk memastikan model yang dihasilkan dapat diandalkan dan siap untuk digunakan pada data nyata.