模型可信度外推与机器学习

模型可信度外推是指将机器学习模型在训练集之外的数据上的表现进行评估。在机器学习中，我们通常将数据集分为训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集验证模型的性能。但是，测试集通常是从训练集中随机选择的，因此无法评估模型在未见过的数据上的表现。为了解决这个问题，我们可以使用交叉验证或者留出集等方法来评估模型在未见过的数据上的表现。

在外推模型可信度时，我们可以使用交叉验证方法，将数据集划分为若干个子集，依次将每个子集作为测试集，其余子集作为训练集，进行多次模型训练和测试，最终得到模型在未见过的数据上的表现。还可以使用留出集方法，将一部分数据留作测试集，其余数据用于训练模型，评估模型在测试集上的表现。

总之，模型可信度外推是评估机器学习模型在未见过的数据上的表现的一种方法，可以用于提高模型的泛化能力和鲁棒性。