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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ThreadLocal 的核心原理 ThreadLocal 是 Java 中用于实现线程局部变量的类，每个线程通过 ThreadLocal 可以持有独立的变量副本，避免多线程环境下的共享冲突。ThreadLocal 内部通过 ThreadLocalMap 存储数据，每个线程的 Thread 对象中维护了一个 ThreadLocalMap 实例。当调用 ThreadLocal 的 get 或 set 方法时，会从当前线程的 ThreadLocalMap 中获取或设置值。 ThreadLocalMap 使用弱引用（WeakReference）持有 ThreadLocal 对象作为键，避免内存泄漏。...