"外延"在中文里可以理解为指集合或者事物的范围，比如外延中的某个元素、属性或特征。在计算机科学和人工智能领域中，外延通常用于描述一个类或者是包含多个成员的集合。例如，在机器学习中，我们可能有三个因素来定义一个数据集：样本数量、类别数以及每个类别的样本百分比。在这个例子中，“样本”就是这个分类的“元素”，而“类别数和比例”则是它的"外延"。 在算法中，外延指的是某一决策条件下的子集或者是某个子类的对象集合，它可以是多个不同的属性或者是具体的实例。例如，在机器学习中，我们可以将一个类别中的所有特征组合成一个子集来表示这个类别；而“属性”可以是一个类别中的特定特征或者属性的集合。 总的来说，“外延”指的是构成或包含的一个或多个元素的集合，它帮助我们理解如何在一个更广泛的背景或分类基础上定义和研究某个事物。