GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Évaluer un modèle ML sans fuite ni biais v1.0.0
Utilisez cette ressource pour évaluer, comparer ou déboguer les performances d'un modèle de machine learning
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install ml-model-evaluation-methodsSans 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 loginL'agent définit la liste de contrôle d'évaluation, choisit les découpages et métriques adaptés, puis vérifie les écarts par des tests statistiques. Vous obtenez une conclusion fondée sur des mesures fiables.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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Compatible avec- Claude Code
- Codex
- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : liste de conception, découpages et détection de fuites
- SKILL.md : choix des métriques, comparaisons statistiques, calibration et analyse d'erreurs
Pour qui
- Vous comparez deux modèles avec un intervalle de confiance
- Vous voulez repérer une fuite de données avant mise en production
Pas pour qui
Étiquettes
- évaluation
- métriques
- validation
- biais
- statistiques
À propos
Vous dites
« Vérifie si l'amélioration de mon classifieur est réelle ou due au hasard. »
Skill publiée par josiahsiegel sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de évaluer, comparer ou déboguer les performances d'un modèle de machine learning
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- SKILL.md10,2 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- josiahsiegel
- Source
- github.com/josiahsiegel/claude-plugin-marketplace/tree/5a1b1123b9e50aa9a66a61005ca6fe012cc7442d/plugins/ml-master/skills/ml-evaluation
- Licence
- MIT
Notice
« ml-evaluation » (josiahsiegel, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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