我在许多讨厌的笔记本中看到人们在使用K-Fold验证进行机器学习时会谈论oof方法。什么是oof并且它与k-fold验证有关？您也可以为它提供一些有用的资源来详细了解这个概念
谢谢你的帮助！
OOF仅代表“折叠外”并且指的是当使用k倍验证时学习过程中的一个步骤，其中来自每组折叠的预测被组合在一起成为一组1000个预测。这些预测现在是“不合时宜的”，因此可以根据这些预测来计算错误，以便很好地衡量模型的优劣程度。
在学习更多关于它的方面，实际上并没有比这更多的东西，它肯定不是它自己的学习技术或任何东西。如果您有一个小的跟进问题，请发表评论，我会尝试更新我的答案以包含此内容。
编辑：虽然在网络间徘徊我偶然发现this来自Cross-Validated的相对类似的问题（稍微更详细的答案），如果你仍然感到困惑，也许会增加一些直觉。