Toutes les ressources premium et membres pour 8,99 €/mois, en abonnement sans engagement. Voir les offres

PalateKit

Se connecter
Menu

Demander une ressource

Décrivez en une phrase la ressource qui vous manque. Nous vous écrirons quand elle sera publiée.

0 / 280

Une page, une vidéo ou une image en ligne.

Débloquer PalateKit

Tout débloquer

Offre

Le paiement vaut acceptation de nos conditions générales de vente.

Paiement sécurisé par Stripe. Reçus et factures envoyés par e-mail.

Content de vous revoir

Connectez-vous pour installer, télécharger ou sauvegarder cette ressource. Un compte gratuit suffit pour les ressources gratuites.

Détection d'anomalies et de valeurs aberrantes v1.0.0

Utilisez cette ressource pour détecter les anomalies et valeurs aberrantes d'un jeu de données avec des méthodes d'apprentissage

Nouveau

  • 527 téléchargements
  • 128 mentions J'aime
  • 113 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install data-anomaly-detection

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent prépare les données, choisit un algorithme, règle le seuil et interprète les scores d'anomalie. Vous obtenez une liste d'observations suspectes et des graphiques de contrôle.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Détection d'anomalies et de valeurs aberrantes »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : pipeline de détection, choix d'algorithme et réglage du seuil
  • references/implementation.md et references/examples.md : code Python et cas d'usage

Pour qui

  • Vous cherchez des transactions inhabituelles dans un export
  • Vos mesures de capteurs présentent des pics inexpliqués

Pas pour qui

    Étiquettes

    • anomalies
    • valeurs aberrantes
    • apprentissage
    • python

    À propos

    Vous dites

    « Repère les commandes aberrantes dans ce fichier CSV avec Isolation Forest et trace les scores. »

    Carte de la skill « Détection d'anomalies et de valeurs aberrantes »

    Skill publiée par Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io> sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de détecter les anomalies et valeurs aberrantes d'un jeu de données avec des méthodes d'apprentissage
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • assets/README.md0,4 Ko
    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
    • references/errors.md1,2 Ko
    • references/examples.md12,8 Ko
    • references/implementation.md1,9 Ko
    • references/README.md0,1 Ko
    • scripts/README.md0,6 Ko
    • SKILL.md5,5 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>
    Source
    github.com/jeremylongshore/tons-of-skills-marketplace/tree/ab85a061f7bcc039dac13ee193de7a4cd4388571/skills/.curated/detecting-data-anomalies
    Licence
    MIT

    Notice

    « detecting-data-anomalies » (Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

    Avis des utilisateurs

    –

    Aucune note pour l'instant

    Chargement des avis…

    Supprimer votre avis ?

    Votre note et votre commentaire seront retirés de la fiche.