{"text": "### Human: Jelaskan apa itu validasi silang dan mengapa itu penting?. ### Assistant: Cross-validation adalah metode statistik yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk menilai kinerja model prediktif pada satu set data independen. Tujuan dari cross-validation adalah untuk mengevaluasi seberapa baik model akan merumuskan data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dalam cross-validation, satu set data dibagi menjadi dua bagian: satu set pelatihan dan satu set validasi. Set pelatihan digunakan untuk melatih model, sementara set validasi digunakan untuk menilai kinerja model. Kinerja model pada set validasi memberikan perkiraan kinerja yang terbaik pada data baru. Bentuk yang paling umum dari cross-validation adalah k-fold cross-validation, di mana set data dibagi menjadi k-size subset atau \"lipat\". Model kemudian dilatih pada k-1 fold dan pada fold yang tersisa. Proses ini diulang dengan beberapa kali, sekali set data berfungsi sebagai ringkasan dari perhitungan rata-rata. Kedua, metode cross-validation membantu untuk mencegah model model baru berjalan dengan baik, termasuk dengan memilih model yang sangat baik untuk menentukan kinerja yang buruk dan untuk menentukan model yang tergolong terlalu banyak dan terlalu banyak parameter yang tersesat. Kedua, metode cross-validation membantu untuk mencegah model model baru berjalan dengan baik, termasuk untuk menentukan kinerja yang sangat baik."}