OOF简单地代表“Out of Fold”,指的是使用k-Fold验证时学习过程中的一个步骤,其中每个折叠集合的预测被组合成一组1000个预测。这些预测现在是“不可折叠的”,因此可以根据这些预测计算出误差,以很好地衡量您的模型有多好。
就更多地了解它而言,它真的没有比这更多的东西了,而且它肯定不是它自己的学习技巧或任何东西。如果您的后续问题很小,请发表评论,我将尝试更新我的答案以包含此内容。
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在网上闲逛时,我偶然发现了
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交叉验证的相对类似的问题(有一个更详细的答案),如果你仍然困惑的话,也许它会增加一些直觉。
