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...

已丧失信心，求大佬指点      

还是没能进大厂，能力不足努力也不够，算了放过自己，我就是一个不自律喜欢玩喜欢的普通人，我喜欢看番茄小说，喜欢看动漫，喜欢打王者荣耀，喜欢刷抖音，这些可太好玩了，我一点也不喜欢开发，一直勉强骗自己，就这样吧，轻松点，秋招希望能在长沙找一个过得去的工作就好了。现实很残酷，理想很美好，买理想汽车，享幸福人生安克创新->理想汽车，启动！