机器学习模型效果显著性验证：从实验设计到统计检验的完整指南 实验设计的基本原则 确保实验设计科学合理是验证模型效果显著性的前提。采用交叉验证（如k折交叉验证）或保留独立测试集的方法划分数据，避免数据泄露。实验需控制变量，确保对比的模型在相同数据集、评估指标和计算资源下运行。 随机化处理是实验设计的核心。数据划分和模型初始化需引入随机种子以保证可复现性。对于A/B测试场景，需确保用户分组随机，避免选择偏差影响统计结果。 评估指标的选择与标准化 根据任务类型选择量化指标：分类任务常用准确率、F1分数、AUC-ROC；回归任务常用MAE、RMSE；排序任务关注NDCG或MRR。多指标并行评估可全面反...