Lihat sumber Validasi Data pada Machine Learning

Validasi data sangat penting dalam pengembangan model machine learning, karena model hanya akan seakurat data yang digunakan untuk melatihnya. Data yang tidak valid dapat menyebabkan model menghasilkan prediksi yang salah dan mengurangi keandalannya.

== Persiapan Data ==
Sebelum digunakan untuk [[pelatihan mesin]], data harus melalui proses validasi untuk memastikan tidak ada data yang cacat, duplikat, atau hilang. Proses ini sering disebut dengan [[data preprocessing]].

== Teknik Validasi ==
Dalam machine learning, validasi data mencakup pemeriksaan outlier, normalisasi, dan encoding. Validasi juga dapat melibatkan pembagian data menjadi set pelatihan, validasi, dan [[pengujian]].

== Pengaruh terhadap Hasil Model ==
Data yang telah divalidasi dengan baik akan menghasilkan model [[machine learning]] yang lebih akurat dan dipercaya. Oleh karena itu, validasi data merupakan langkah yang tidak boleh diabaikan dalam pipeline machine learning.