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...

lz刚写出来没多久，项目就是点评和外卖。还在完善项目背八股刷算法，没敢去投，求各位大佬拷打拷打，目前是想投个中大厂，不知道还有没有机会。。。😩😩😩

😭😭本人大三上，运气好进了一家小公司实习，其实我就会个crud写了个外卖项目，但是有公司愿意收留我，我很珍惜这次实习机会，但是有个老师喜欢举报我们这帮逃课实习的，被导员压力了，说是什么领导来查，当天晚上让我立即回宿舍，明早必须去上课实际上第二天来根本没什么领导，导员说的后果很严重，说再被抓到就要把我这学期成绩清零然后上报我夜不归宿并且让我延毕😭但是我很珍惜这次实习机会，师傅对我很好什么问题都愿意帮我解决，一时半会也找不到替课的感觉很为难了，延毕感觉很麻烦