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...

有没有大佬给点建议啊，二本学校，学得太晚了，现在在找实习，有没有好心人给我点建议有点迷茫😭😭😭

1.还得是某大厂的大瓜，一个技术负责人和HR出轨，我发现很多公司的HR确实长的挺好看的，搞技术周围很多都是死气沉沉的程序员，男生很多，女的比较少见，遇到漂亮会说话的HR和他对接工作，他自己道德底线管不住的话，女的也情投意合，难免就落地生瓜了，据说男方都有两个孩子了，这当父亲的也是绝了2.还有就是在实习的时候听到一个组突然有个领导上位了，听同事们讲，这个人干啥啥不行，但就是光舔领导，会帮领导做事，在领导面前尾巴摇来摇去的，疯狂拍拍领导马屁，舔上位也是一种本领3.嫡系文化，很多大厂真的山头嫡系文化很明显的，很多八卦都是听到谁是谁的嫡系，怪不得谁升职升的快呢，原来是某某领导的嫡系#牛客AI配图神器#