Lihat sumber 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.