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Entraînement de modèles de machine learning v1.0.0

Utilisez cette ressource pour entraîner et évaluer un modèle de machine learning sur un jeu de données

Nouveau

  • 496 téléchargements
  • 229 mentions J'aime
  • 239 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install ml-model-training

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 identifie la variable cible, choisit le type de modèle, règle les paramètres et calcule les scores par validation croisée. Vous obtenez un modèle sauvegardé et un rapport d'évaluation selon le modèle fourni.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Entraînement de modèles de machine learning »

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 : étapes d'analyse, d'entraînement et bonnes pratiques
  • assets/ : modèle de rapport d'évaluation, exemple de jeu de données et liste des dépendances

Pour qui

  • Vous voulez un premier modèle de prédiction à partir de vos données
  • Vous devez comparer plusieurs modèles avec un rapport standard

Pas pour qui

    Étiquettes

    • machine learning
    • entraînement
    • validation croisée
    • classification

    À propos

    Vous dites

    « Entraîne un modèle de classification sur le fichier clients.csv pour prédire le désabonnement, et écris le rapport. »

    Carte de la skill « Entraînement de modèles de machine learning »

    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 entraîner et évaluer un modèle de machine learning sur un jeu de données
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • assets/evaluation_report_template.md6,5 Ko
    • assets/example_dataset.csv1,2 Ko
    • assets/README.md0,3 Ko
    • assets/requirements.txt2,9 Ko
    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
    • references/README.md0,1 Ko
    • scripts/README.md0,6 Ko
    • SKILL.md4,1 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/training-machine-learning-models
    Licence
    MIT

    Notice

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

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