Lihat sumber Peran Cross-Validation dalam Machine Learning

Cross-validation memiliki peran yang sangat penting dalam siklus pengembangan [[machine learning]]. Dengan menggunakan cross-validation, para praktisi dapat memastikan bahwa model yang dibangun mampu melakukan generalisasi dengan baik terhadap data baru dan tidak hanya sekadar menghafal data pelatihan.

== Menilai Generalisasi Model ==
Evaluasi performa model dengan cross-validation memungkinkan peneliti untuk mengukur seberapa baik model dapat bekerja pada data yang belum pernah dilihat. Hal ini penting agar model tidak mengalami [[overfitting]], yaitu kondisi di mana model terlalu menyesuaikan dengan data pelatihan sehingga gagal memprediksi data baru.

== Memilih Model Terbaik ==
Dalam proses [[model selection]], cross-validation membantu dalam membandingkan beberapa model atau konfigurasi parameter secara adil. Dengan hasil evaluasi yang lebih objektif, pemilihan model menjadi lebih mudah dan dapat dipertanggungjawabkan.

== Integrasi dengan Pipeline Machine Learning ==
Cross-validation sering diintegrasikan dalam pipeline [[machine learning]] modern, misalnya dalam penggunaan [[scikit-learn]] di Python. Dengan pipeline yang terstruktur, proses validasi model dapat dilakukan secara otomatis dan konsisten.