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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...

（我没抄简历没有面试，我抄了简历还没面试，那我简历不是特码白抄了吗？）是的，友友们，你没看错，双非之下还有境界，专升本，终极死亡胡同，开局低人三等海克斯，专科压根没实习，完事专升本上来了以为前途一片光明了，结果啪唧一下死水里了。

投了三次，终于进了，本来都要对秋招无望了，不坚持到最后真的不知道会来得这么突然啊😭😭😭我愿意做一辈子的鹅孝子口牙！

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