本人双非大三，大一大二都荒废了，大三狠狠反思，每天都在图书馆高强度学习首先花了一个月时间了解技术，感觉后端很难，还是前端简单一点，于是跟着网上的学习资源敲了两个项目，然后一边敲一边写简历这是我写的简历，其实很多技术都不太熟悉， 投了半个月实习了，一个面试也没收到。每个都只有一句不合适，问为什么也没有人回😥求大佬帮忙，看看，谢谢

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...