數據算法工程師常犯的六個錯誤

儘管我們對經典理論教材能做到人手一冊，如數家珍，但是在實際應用中，一方面，我們常常會疏忽掉理論，甚至是理論常識；另一方面，不考慮實際情況，首先上馬複雜理論模型卻幾乎是我們的一種時尚。這讓無數項目（也包括我做過的項目）走了不少彎路，所以在這裏做個總結。 文章目錄 一、指標定義粗糙 二、唯模型論 三、沒有baseline 四、測試數據的比例太少 五、缺乏對指標結果的審查 六、忽略數據泄露 一、指標定義

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