为什么要单独划分oot样本呢，什么情况不需要再划分oot样本呢

单独划分OOT（Out of Time）样本是为了评估模型在未来数据上的性能表现，即模型的泛化能力。因为模型训练时使用的数据不能完全代表未来的数据分布，因此需要使用未来的数据进行验证，以保证模型的可靠性和实用性。

情况一：如果模型的目标是处理实时数据，那么不需要划分OOT样本。因为实时数据是在模型训练之后到来的，所以模型的泛化能力已经在实时数据中得到了验证。

情况二：如果数据集非常小，无法划分OOT样本，则可以使用交叉验证等技术来评估模型的泛化能力。但是，这种方法可能会导致过度拟合，因此需要谨慎使用。

相关问题

oot样本和psi样本有什么区别

OOT（Out-of-Time）样本通常是指在建立模型时没有使用的数据，而是保留下来用于验证模型预测能力的数据。这些数据一般来自于与建模过程不同的时间段或者其他不同的条件下。

PSI（Population Stability Index）样本是一种比较常用的用于评估模型稳定性的方法。它是通过比较建立模型时使用的样本和后续应用模型时使用的样本之间的分布差异来评估模型的稳定性。

因此，OOT样本和PSI样本之间的区别在于它们所关注的问题不同。OOT样本主要关注模型的预测能力，而PSI样本主要关注模型的稳定性。

oot样本的时间不应该在psi样本时间的后面嘛

是的，通常情况下，OOT（Out-of-Time）样本的时间应该在PSI（Population Stability Index）样本时间的前面，这样可以确保模型在未来的时间段内具有稳定性和预测能力。如果OOT样本的时间在PSI样本时间的后面，那么模型就不能够很好地应对未来的情况。