OOF просто означает «Out-of-fold» и относится к шагу в процессе обучения, когда используется k-кратная валидация, в которой прогнозы из каждого набора сгибов группируются в одну группу из 1000 прогнозов.Эти прогнозы теперь «не в ногу», и, таким образом, на них можно рассчитать погрешность, чтобы получить точную оценку того, насколько хороша ваша модель.
С точки зрения того, чтобы узнать больше об этом, на самом деле нет ничего более тонкого, чем это, и, конечно, это не его собственная методика обучения или что-то еще.Если у вас есть небольшой вопрос, пожалуйста, оставьте комментарий, и я постараюсь обновить свой ответ, чтобы включить его.
РЕДАКТИРОВАТЬ: Пока я спотыкался о сети, я наткнулсяна этот относительно похожий вопрос из Перекрестной проверки (с чуть более подробным ответом), возможно, он добавит некоторую интуицию, если вы все еще в замешательстве.