O que é validação fora da amostra?

Validação fora da amostra é um método utilizado para avaliar a performance de um modelo preditivo. Consiste em testar o modelo em um conjunto de dados que não foi utilizado durante o treinamento. Isso ajuda a verificar se o modelo é capaz de generalizar bem para novos dados, evitando o overfitting, que é quando o modelo se ajusta demais aos dados de treinamento e não performa bem em dados desconhecidos. Em resumo, é uma forma de garantir que o modelo é robusto e confiável.