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可重复计算框架评估指标教程

共计 30 章节
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01
引言
什么是可重复计算？为什么重要
引言什么是可重复计算…
02
可重复计算的基本原则
可重复计算的基本原则 · 核心概念 · 实践要点
可重复计算的基本…重点
03
版本控制（Git）在可重复计算中的作用
版本控制（Git）在可重复计算中的作用 · 核心概念 · 实践要点
Git版本控制
04
环境管理（Conda、Docker）
环境管理（Conda、Docker） · 核心概念 · 实践要点
CondaDocker
05
数据版本管理（DVC、Git LFS）
数据版本管理（DVC、Git LFS） · 核心概念 · 实践要点
DVCGit
06
代码组织与模块化
代码组织与模块化 · 核心概念 · 实践要点
代码组织模块化
07
随机种子与随机性控制
随机种子与随机性控制 · 核心概念 · 实践要点
随机种子随机性控制
08
单元测试与测试驱动开发
单元测试与测试驱动开发 · 核心概念 · 实践要点
单元测试测试驱动开发
09
持续集成/持续部署（CI/CD）用于可重复性
持续集成/持续部署（CI/CD）用于可重… · 核心概念 · 实践要点
CI/CD持续集成
10
实验跟踪（MLflow、Weights & Biases）
实验跟踪（MLflow · 核心概念 · 实践要点
MLflowWeights
11
结果的可视化与报告
结果的可视化与报告 · 核心概念 · 实践要点
结果的可视化报告
12
性能评估指标概述
性能评估指标概述 · 核心概念 · 实践要点
性能评估指标概述重点
13
分类任务评估指标（准确率、精确率、召回率、F1等）
分类任务评估指标（准确率 · 核心概念 · 实践要点
F1分类任务评估指标
14
回归任务评估指标（MSE、MAE、R²等）
回归任务评估指标（MSE · 核心概念 · 实践要点
MSEMAE
15
聚类评估指标（轮廓系数、互信息等）
聚类评估指标（轮廓系数、互信息等） · 核心概念 · 实践要点
聚类评估指标轮廓系数
16
排序与推荐评估指标（NDCG、MAP等）
排序与推荐评估指标（NDCG、MAP等） · 核心概念 · 实践要点
NDCGMAP
17
统计显著性检验（p-value、置信区间）
统计显著性检验（p-value · 核心概念 · 实践要点
p-value统计显著性检验
18
多组比较与误差棒
多组比较与误差棒 · 核心概念 · 实践要点
多组比较误差棒
19
混淆矩阵与ROC曲线
混淆矩阵与ROC曲线 · 核心概念 · 实践要点
ROC混淆矩阵
20
评估指标的偏差与方差权衡
评估指标的偏差与方差权衡 · 核心概念 · 实践要点
评估指标的偏差方差权衡
21
交叉验证方法
交叉验证方法 · 核心概念 · 实践要点
交叉验证方法重点
22
重复实验与随机化设计
重复实验与随机化设计 · 核心概念 · 实践要点
重复实验随机化设计
23
假设检验的陷阱与p-hacking
假设检验的陷阱与p-hacking · 核心概念 · 实践要点
p-hacking假设检验的陷阱
24
自动化评估框架（如OpenML、Autogluon）
自动化评估框架（如OpenML · 核心概念 · 实践要点
OpenMLAutogluon
25
可重复计算中的常见陷阱与避坑
可重复计算中的常见陷阱与避坑 · 核心概念 · 实践要点
可重复计算常见陷阱
26
案例研究
图像分类实验的可重复复现
案例研究图像分类实验的可…
27
案例研究
NLP实验的评估指标
案例研究NLP
28
使用Jupyter Notebook进行可重复实验
使用Jupyter Notebook进行… · 核心概念 · 实践要点
JupyterNotebook
29
最佳实践与团队协作
最佳实践与团队协作 · 核心概念 · 实践要点
最佳实践团队协作
30
未来趋势
FAIR原则 · 数据共享等
未来趋势FAIR