IID是独立同分布（Independent and Identically Distributed）的缩写。
在概率统计理论中，独立同分布是指一组随机变量具有相同的概率分布，并且这些随机变量之间是相互独立的。即，每个随机变量的取值都不会影响其他随机变量的取值。例如，抛一个骰子，每次抛到的数字都是独立的，且每次抛到的数字都有相同的概率分布。
在机器学习中，独立同分布假设是指训练和测试数据中的样本点都是服从同一个分布中生成的。这个假设是基于概率统计理论的，因为机器学习本质上是学习数据的分布。如果数据样本点不是同分布的，那么无法将在训练集上学习出的模型应用到测试集中的样本。