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...

是因为学历不好，只是二本吗？

HR大哥太顶了，给我感动坏了，祝HR大哥工作顺利，生活顺心。

时间：2025/11/19 自我介绍实习拷打线程池是什么？讲下概念呗。为什么要用。线程是个什么概念？Java 里面去实现线程哪些方式？线程与线程之间去传递一些数据，怎么操作？Executors快速创建线程池，我们一般不用，我们会自定义一些线程池，这个怎么实现？项目拷打场景题：一个接口的要求是低延时的，比如说我要求在 500ms以下，就是我们接口里面的逻辑可能有一些要处理一些数据库的操作，可能是些配置类的信息，这是第一个，第二个是需要去调下游的微服务接口，提供一些数据，多个比如说 5 个，最后是一个业务逻辑处理。怎么优化？讲讲JVM你了解哪些？什么对象会被 GC 掉？GC roots 有哪些？类...