Kryssvalidisering

Kryssvalidisering, også kjent som *cross-validation*, er en statistisk metode brukt for å vurdere og optimere modellprestasjoner i maskinlæring og statistikk. Teknikken deler datamengden i flere delmengder, hvor en del brukes til å trene modellen og de resterende delene brukes til å teste eller validere den. Dette gjør det mulig å få en mer pålitelig estimering av modellens ytelse enn ved å bruke en enkelt testset.

Den vanligste formen er *k-folds cross-validation*, hvor datamengden deles i *k* like store delmengder. Modellen trenes på *k-1* delmengder og testes på den siste, og prosessen gjentas *k* ganger med forskjellige delmengder som testset. Gjennomsnittet av prestasjonene fra alle *k* iterasjoner gir en robust evaluering. Denne metoden reduserer risikoen for overfitting og gir et bedre bilde av hvordan modellen vil yte på ukjent data.

Kryssvalidisering er spesielt nyttig når datamengden er begrenset, da det maksimerer bruken av tilgjengelige data. Den brukes ofte sammen med hyperparameteroptimering for å finne de beste parametrene for en modell. Metoden er uavhengig av modelltype og kan tilpasses forskjellige problemer, som klassifisering, regresjon og klustering.

Fordeler med kryssvalidisering inkluderer bedre generaliserbarhet, mer pålitelige prestasjonsmålinger og muligheten til å identifisere overfitting. Likevel kan metoden være tidkrevende for store datamengder eller komplekse modeller, da den krever flere trenings- og testiterasjoner.