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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...

BOSS面了三轮的Java软件开发，线上说后端十几个人，不是低代码开发，来了一看后端6个人，招了4个实习生，用的还是若依低代码，你几个人不会说明白，开发的什么项目说清楚嘛，全是骗子，南京骗子多

不知不觉就来鸡舍3个月了 说点我个人的感受 每周频繁的外出 我是蛮喜欢外出的 有免费的专车自由度还高 要是远地外出还有免费的酒店 工作强度我觉得正常 横向对比 固定双休真香啊 组织氛围很好 老板们都很年轻 很好沟通 唯一的不足就是 我感觉自己的工作能力还远远不够 下班后又不想花额外时间学习 只能说希望时间让我快快成长吧 反正我感觉还能再干三年‼基恩士2026届秋招启动【公司介绍】1974年成立于日本大阪，1987年于日本上市，2001年进入中国。主营传感器、测量仪器、数码显微系统、激光刻印机、影像系统、PLC、条码读取器等工业自动化产品。日本上市企业市值TOP5。【招聘岗位】销售工程师/销售。...