Jenis-Jenis Cross-Validation

Dalam dunia statistika dan machine learning, terdapat beberapa jenis cross-validation yang dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik data. Pemilihan jenis cross-validation yang tepat sangat penting agar hasil evaluasi model menjadi optimal dan tidak bias.

K-Fold Cross-Validation

Salah satu jenis cross-validation yang paling populer adalah K-Fold Cross-Validation. Pada metode ini, data dibagi menjadi K bagian atau "folds" yang berukuran sama. Setiap fold bergiliran digunakan sebagai data uji, dan sisanya menjadi data pelatihan. Proses ini diulang sebanyak K kali, sehingga setiap data pernah menjadi data uji sekali.

Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)

Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) adalah variasi dari cross-validation di mana jumlah fold sama dengan jumlah observasi pada dataset. Setiap iterasi, satu data digunakan sebagai data uji dan sisanya sebagai data latih. Meskipun sangat akurat, metode ini bisa sangat mahal secara komputasi pada dataset besar.

Variasi Lainnya

Selain K-Fold dan LOOCV, terdapat juga metode seperti Stratified K-Fold Cross-Validation yang memastikan distribusi kelas pada setiap fold sama, serta Repeated Cross-Validation yang mengulang proses K-Fold beberapa kali untuk hasil yang lebih stabil.