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...

如题，今天微信上面问HR多久能发offer，结果HR问我方不方便接电话，其实当时鼠鼠就能感觉情况不对劲了，HR说offer审批要给部门的leader审核，结果审核的时候leader感觉我还是不太合适（也没说哪不合适），然后审批就失败了HR说后面会努力再帮我申请一下，但我感觉说的是些安慰人的话吧，毕竟第一次都没通过后面怎么可能会通过呢其实如果面试过程中把我挂了我都不会这么难受，但是面了整整四面到头来还是没走到最后一步，鼠鼠知道HR面也可能会挂人但是没想到自己居然真的这么倒霉，投个日常实习也能在HR面挂掉唉，无语凝噎了