从10月30号早上九点一直聊到11月4号下午，这到底是给offer还是不给offer

腾讯严选kpi，上来三道算法题，我全写完了代码看都不看，随便问几个问题，都答上来了最后说我技术深度不够。户口本只剩他一页了是吧😅😅😅已投诉，希望牛油遇到这种情况应该反问阶段狠狠质问加事后投诉，祝这种面试官早日被裁然后社招的时候天天被kpi面骚扰😅😄

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...