Validasi silang

Validasi silang, estimasi rotasi, atau pengujian di luar sampel adalah sebuah teknik validasi model untuk menilai bagaimana hasil statistik analisis akan menggeneralisasi kumpulan data independen. Teknik ini utamanya digunakan untuk melakukan prediksi model dan memperkirakan seberapa akurat sebuah model prediktif ketika dijalankan dalam praktiknya. Dalam sebuah masalah prediksi, sebuah model biasanya diberikan kumpulan data (dataset) yang diketahui untuk digunakan dalam menjalankan pelatihan, serta kumpulan data yang tidak diketahui terhadap model yang diuji. Tujuan dari validasi silang adalah untuk mendefinisikan dataset untuk "menguji" model dalam tahap pelatihan, dalam rangka untuk membatasi masalah seperti terjadinya overfitting, memberikan wawasan tentang bagaimana model akan menggeneralisasi independen dataset, dll. Satu putaran validasi silang melibatkan pembagian sampel data ke dalam subset komplementer, melakukan analisis pada satu subset, dan memvalidasi analisis pada subset lainnya. Untuk mengurangi variabilitas, beberapa putaran validasi silang dilakukan dengan menggunakan partisi yang berbeda, dan hasil validasi dirata-ratakan di atas putaran. Salah satu alasan utama untuk menggunakan validasi silang daripada menggunakan validasi konvensional adalah bahwa tidak ada cukup data yang tersedia untuk mempartisinya menjadi pelatihan terpisah dan data pengujian tanpa kehilangan pemodelan atau kemampuan pengujian yang signifikan. Dalam kasus ini, cara yang adil untuk memprediksi model prediksi dengan tepat adalah dengan menggunakan validasi silang sebagai teknik umum yang kuat. Singkatnya, validasi silang menggabungkan (rata-rata) ukuran kecocokan dengan melihat nilai rata-rata pada setiap putaran untuk mendapatkan perkiraan kinerja model prediksi yang lebih akurat.