数据集

在机器学习中，trainset、testset 和 oodset 是用于模型训练和评估的数据集类型，分别起着不同的作用。

1. Trainset (训练集)： 训练集是用于训练机器学习模型的数据集。模型通过在训练集上学习数据的模式和规律，从而调整参数以使得模型能够进行有效的预测。训练集的数据通常会占总数据集的大部分。

2. Testset (测试集)： 测试集是用于评估已训练模型的性能的数据集。测试集中的数据是模型在训练过程中没有见过的，测试集的作用是检验模型在未知数据上的表现，帮助我们了解模型的泛化能力。通过测试集评估模型的准确性、精度、召回率等指标。

3. OODset (Out-of-Distribution Set，分布外数据集)： OODset是指来自不同分布的数据集，它不属于训练数据的分布范围。OOD数据通常是用来测试模型的鲁棒性，特别是在模型遇到未知类型数据时的表现。在现实世界中，模型可能会遇到与训练数据不同的情况，OODset帮助我们评估模型在这些情境下的可靠性。