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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...

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前端框架在 LLM 应用开发中的作用 现代 LLM（大语言模型）应用开发中，前端框架的作用至关重要。它们提供高效的开发工具、组件化架构和状态管理能力，显著缩短开发周期并提升用户体验。 React、Vue 和 Svelte 是目前主流的前端框架，它们在 LLM 应用开发中各有优势。React 凭借庞大的生态系统和灵活的渲染机制，适合构建复杂的交互式界面；Vue 的渐进式架构和低学习曲线使其在快速原型开发中表现突出；Svelte 的编译时优化则能提供更高的运行时性能。 状态管理与数据流优化 LLM 应用通常涉及大量动态数据交互，前端框架的状态管理方案（如 Redux、Pinia 或 Svelte ...