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Découpage d'un jeu de données en trois parties v1.0.0

Utilisez cette ressource pour découper un jeu de données pour entraîner et évaluer un modèle

Nouveau

  • 530 téléchargements
  • 174 mentions J'aime
  • 157 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install dataset-train-test-split

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 lit votre fichier de données, fixe les proportions des trois ensembles et stratifie le découpage si besoin. Il génère le code Python correspondant à partir d'une configuration. Vous obtenez des jeux de données séparés, prêts pour l'entraînement et l'évaluation.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Découpage d'un jeu de données en trois parties »

Caractéristiques

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

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • assets/split_data_config.yaml : configuration du découpage
  • assets/dataset_schema.json : schéma du jeu de données d'exemple
  • SKILL.md : méthode de découpage et exemples sur CSV

Pour qui

  • Vous préparez un jeu de données CSV pour entraîner un modèle
  • Vous devez découper des données en conservant la répartition des classes

Pas pour qui

    Étiquettes

    • jeu de données
    • découpage
    • apprentissage automatique
    • stratification

    À propos

    Vous dites

    « Découpe ce CSV en 70 % d'entraînement, 15 % de validation et 15 % de test, stratifié sur la classe. »

    Carte de la skill « Découpage d'un jeu de données en trois parties »

    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 découper un jeu de données pour entraîner et évaluer un modèle
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • assets/dataset_schema.json2,9 Ko
    • assets/example_dataset.csv0,7 Ko
    • assets/README.md0,3 Ko
    • assets/split_data_config.yaml1,8 Ko
    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
    • references/README.md0,1 Ko
    • scripts/README.md0,3 Ko
    • SKILL.md3,4 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/splitting-datasets
    Licence
    MIT

    Notice

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

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