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...

只能走一步看一步了🤓😰

真的绷不住了，双非b真的是案底啊

1、个人BG基本：学历背景：上海某211本、985硕，经管类专业rank4，GPA4.12投递岗位：交付体系（和供应链管理强相关）实习经历：有过2段强相关实习经历【一段世界500强（Gartner前10）、一段民企】求职目标：朝阳行业的供应链管理方向岗位👌🏻最终去向：斩获6个offer，最终选择远景能源！2、薪酬福利base：硕士 16 k-17k × 15～18 薪（看绩效档位）其他福利：六险一金、10 天年假【这点我觉得很牛】横向对比：我同届拿到某科技13k × 14；外企15 k × 163、今年秋招扩招还是缩？内部口径：CEO 张雷对校招生“种子”的培养支持力度大，倡导 “合规从娃...