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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...

标题党致歉，我是一个二本学生，不想考研，不知道怎么该改简历了，求各位大佬帮帮忙，还有一个两年的兼职经验，不知道可不可以修改一下写上去，写成实习，属于快消经验。

其实已经摆了一个多月了，其余所有面试均已放弃

面试时间：2025.10面试部门：数科事业部timeline：09.29投递，10.21一面，10.23二面，11.03HR面，11.05意向一面（1h）自我介绍实习经历中的监控体系详细说明（20min）讲一个你负责的需求，并说明有哪些难点（10min）hive中外部表和内部表的区别hive中order by/sort by/distribute by/cluster by的区别什么是数据倾斜问题如何解决数据倾斜问题sql题：给一张用户还款表，字段有id，还款时间，还款金额求每个用户的总还款金额求每个用户截止到当日的累计还款金额反问2025.10.23 二面自我介绍实习内容介绍实习过程中遇到的...