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...

一、核心概念 1.1 什么是 JSONP JSONP（JSON with Padding）是一种跨域数据请求的解决方案。 原理：  利用 <script> 标签不受同源策略限制的特性 通过动态创建 <script> 标签，请求跨域资源 服务器返回的数据作为 JavaScript 代码执行  1.2 为什么需要 JSONP 由于浏览器的同源策略，普通的 XMLHttpRequest 或 fetch 无法直接请求跨域资源。JSONP 提供了一种绕过同源策略的方法。 同源策略：协议、域名、端口必须完全相同。 二、实现原理 2.1 基本流程 graph TD A[客户端调用 j...