机器学习模型效果显著性验证：从实验设计到统计检验的完整指南 实验设计的基本原则 确保实验设计科学合理是验证模型效果显著性的前提。采用交叉验证（如k折交叉验证）或保留独立测试集的方法划分数据，避免数据泄露。实验需控制变量，确保对比的模型在相同数据集、评估指标和计算资源下运行。 随机化处理是实验设计的核心。数据划分和模型初始化需引入随机种子以保证可复现性。对于A/B测试场景，需确保用户分组随机，避免选择偏差影响统计结果。 评估指标的选择与标准化 根据任务类型选择量化指标：分类任务常用准确率、F1分数、AUC-ROC；回归任务常用MAE、RMSE；排序任务关注NDCG或MRR。多指标并行评估可全面反...

说实话，我无话可说

📍 工作地点：在上海市浦东新区叮咚买菜总部，我入职时正好赶上换新办公楼，搬到张江之门啦，新环境新工位，想想就超开心🥳 附近租房价格也比较合理，没有市中心那么夸张。 📝 工作内容：类似采购，但在采购基础上赋予了更大的想象和职能。不再是传统的搬货采购模式，而是要根据消费者需求精准开发产品，全程负责到底。 这边以生鲜为例子：比如帮助一些因各种原因被雪藏的特色生鲜水果走出当地，推广到更多的地方，让消费者尝到美味的特色生鲜水果的同时带动当地的农牧民共同致富💰 例如：大凉山丑苹果，通过以离太阳更近离城市更远，天然无污染为卖点开发出的产品。霜冻菜以抗寒植物在寒冷条件下提升细胞渗透压将淀粉转化为糖的原...