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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...

是因为学历不好，只是二本吗？

三一重能 控制软件提前批 面经7月19日一面全程问项目，8分钟结束。1、自我介绍2、介绍项目3、项目中的难点4、反问无八股，无手撕，用多面APP面试的。三一集团重能事业部 26届秋招正式批全面启动【我们是】22年上交所上市，是全球风电行业的领军者【校招岗位】20+核心岗位，覆盖研发、生产、质量、市场、职能等全链条【工作城市】北京、长沙、郴州、韶山、巴西、印度、南非等多地【网申链接】https://bsurl.cn/v2/dg1WxbJu（秋招专属通道）【内推码】SYZN2026055（内推简历优先筛选~）大家投递完可以在评论区打上姓名缩写+岗位（比如PM+LJJ），我私你们面经~~引流：字节跳...