Out-of-sample

释义 Definition

out-of-sample（统计/机器学习）指“样本外的；在训练或拟合所用数据之外进行的（测试、预测或评估）”。常用于衡量模型对新数据的泛化能力，与 in-sample（样本内） 相对。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌaʊt əv ˈsæmpəl/

例句 Examples

The model performs well out-of-sample.
这个模型在样本外的表现很好。

Out-of-sample evaluation helps detect overfitting and shows how a model might perform on future data.
样本外评估有助于发现过拟合，并展示模型在未来数据上的可能表现。

词源 Etymology

该词由介词短语 out of（在……之外）+ sample（样本）组合而成，源自统计学与计量经济学/预测领域的常用表达：用一部分数据建模（样本内），再用未参与建模的数据来检验模型（样本外），从而更贴近真实应用场景。

相关词 Related Words

• Validation
• Holdout
• Test Set
• Training Set
• Cross-Validation
• Generalization
• Overfitting
• In-Sample
• Forecast
• Backtesting

文献与作品 Literary & Notable Works

• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）——讨论模型评估与泛化时常使用“out-of-sample”表述。
• Forecasting: Principles and Practice（Hyndman & Athanasopoulos）——在时间序列预测中用“out-of-sample”评价预测效果。
• Time Series Analysis（James D. Hamilton）——计量经济学语境中常以“out-of-sample forecasting”说明样本外预测与检验。