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...

观察者模式的核心概念 观察者模式（Observer Pattern）是一种行为设计模式，允许对象（观察者）订阅另一个对象（被观察者）的状态变化。当被观察者的状态发生改变时，所有注册的观察者会自动收到通知并更新。这种模式解耦了观察者与被观察者，使得它们可以独立变化。 模式的结构与角色 Subject（被观察者） 维护一个观察者列表，提供注册（attach）和注销（detach）观察者的方法，以及通知（notify）所有观察者的功能。被观察者的状态变化会触发通知。 Observer（观察者） 定义一个更新接口（如update方法），供被观察者调用。具体观察者实现该接口以响应状态变化。 Concre...