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机器学习模型效果显著性验证的完整指南 实验设计基础 机器学习模型的性能评估需要严谨的实验设计。随机划分训练集和测试集是基础步骤，交叉验证方法如k折交叉验证能更稳定地估计模型性能。分层抽样确保数据分布一致性，尤其在类别不平衡场景中至关重要。 实验设计中控制变量是关键，确保比较的模型在相同的数据集、预处理流程和硬件环境下运行。记录随机种子保证实验结果可复现，多次实验取平均值减少随机性影响。 性能指标选择 分类任务常用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC。回归任务常用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方值。多分类问题需采用宏平均或微平均策略。 对于不平衡数据集，单一指标可能...

标题党了。 双非本科，想找下一段实习，想求求大佬指点一下。有没有啥需要修改和补充的地方，是要加一个项目还是换掉黑马点评，还是要换一下包装的实习经历。

 #投了多少份简历才上岸# 

ps：如果这篇帖子不仅仅适用于26春招，对其他想找实习的27、28届小伙伴，也是有所帮助的~想转行客户端的都可以点赞、收藏关注我~个人介绍bg双非硕，去年25秋招只投递了java后端，到了11月份时候也只拿到了一些小公司的offer，后来也是在逛各种帖子：是11月份继续准备再找一个java实习 or 选择一个新的岗位（测开or客户端）。我仔细考虑了一会儿，毕竟后端太卷了，再来一段实习可能作用也不是很大，所以选择了后者。然后我在ssob上面投了一些公司，比较顺利地拿了快手客户端，开始春招转投了。如愿在春招收到了许多大厂客户端的面试机会，基本都面到了终面，比java后端的面试机会，真的多了很多，稍...