GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Bonnes pratiques scikit-learn v1.0.0
Utilisez cette ressource pour construire et évaluer des modèles scikit-learn reproductibles
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install scikit-learn-ml-workflowSans 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 suit le flux scikit-learn de bout en bout : découpage des données avant tout traitement, pipelines, transformateurs de colonnes, validation croisée et métriques. Vous obtenez un montage reproductible et des évaluations 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
- Apache-2.0
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- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- SKILL.md : préparation des données et ingénierie des variables
- SKILL.md : pipelines, transformateurs de colonnes et choix de modèle
- SKILL.md : validation croisée, réglage des hyperparamètres et métriques
Pour qui
- Vous entraînez un premier modèle de classification et voulez éviter les fuites de données
- Vos scores sont bons en test mais chutent en production
Pas pour qui
Étiquettes
- scikit-learn
- machine learning
- pipeline
- évaluation
À propos
Vous dites
« Monte un pipeline scikit-learn pour prédire le désabonnement, avec validation croisée et métriques de classification. »
Skill publiée par mindrally sous licence Apache-2.0. 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 construire et évaluer des modèles scikit-learn reproductibles
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- SKILL.md4,6 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- mindrally
- Source
- github.com/mindrally/skills/tree/7682ca77710e0971eab4e0ae5dddfa281aea0ba5/scikit-learn-best-practices
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« scikit-learn-best-practices » (mindrally, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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