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...

又收一份offer，真不错

来，说点可能被同行“骂”的大实话。🙊当初接数字马力Offer时，朋友都说：“蚂蚁的“内包”公司？你想清楚啊！”但入职快一年后的今天，我反而对他有了不一样的看法！🔹 是偏见？还是信息差！之前没入职之前外面都在说什么岗位低人一等这类。实际上：这种情况不可至否，不能保证每个团队都是其乐融融。但我在的部门以及我了解的周边同事都还是十分好相处的～和蚂蚁师兄师姐之间也经常开一些小玩笑。总之：身份是蚂蚁公司给的，地位是自己挣的（一个傲娇女孩的自述）。🔹 待遇？玩的就是真实！试用期工资全额发！六点下班跑得快（早9晚6或者早10晚7，动态打卡），公积金顶格交。别听那些画饼的，到手的钱和下班的时间才是真的（都是牛马何必难为牛马）。🔹 能不能学到技术？来了就“后悔”！我们拥有权限直通蚂蚁知识库，技术栈多到学不完。说“学不到东西”的人，来了可能后悔——后悔来晚了（哈哈哈哈，可以不学但是不能没有）！💥 内推地址：https://app.mokahr.com/su/ueoyhg❗我的内推码：NTA6Nvs走我的内推，可以直达业务部门，面试流程更快速，进度可查！今天新放HC，之前挂过也能再战！秋招已经正式开始啦～机会就摆在这，敢不敢来试一试呢？（和我一样，做个勇敢的女孩）