المهارات scikit-learn
📦

scikit-learn

مراجعة المحتوى r1 مخاطر متوسطة ⚡ يحتوي على سكربتات📁 الوصول إلى نظام الملفات⚙️ الأوامر الخارجية🌐 الوصول إلى الشبكة

بناء سير عمل التعلم الآلي باستخدام scikit-learn

تحتاج مشاريع التعلم الآلي الكلاسيكية إلى أنماط موثوقة للمعالجة المسبقة والضبط والتقييم. تمنح هذه المهارة Codex وClaude وClaude Code إرشادات مركزة حول scikit-learn.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
📊 72 كافٍ

التثبيت باستخدام Agent لدي

انسخ هذا الطلب إلى Agent لديك. يتضمن صفحة Skill المعتمدة وملف manifest.

طلب الوكيل
Review the Skillstore skill "scikit-learn" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-learn.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-scikit-learn/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

يجب أن يواصل Agent عرض خطته وطلب أي تأكيد تفرضه سياسة الأمان.

موارد مهيّأة لـ Agents

استخدم هذه الروابط عندما يحتاج AI Agent أو crawler أو script إلى سياق نظيف بدلًا من قراءة الصفحة كاملة.

تفاصيل Markdown GET /skills/k-dense-ai-scikit-learn.md manifest موقَّع GET /api/skills/k-dense-ai-scikit-learn/manifest lockfile موقَّع GET /api/skills/k-dense-ai-scikit-learn/lockfile

اختبرها

جارٍ استخدام "scikit-learn". أحتاج إلى نموذج للتنبؤ بتوقف العملاء باستخدام بيانات عملاء مختلطة.

النتيجة المتوقعة:

  • سير عمل موصى به مع تقسيم طبقي وColumnTransformer.
  • نماذج أساسية مقترحة ونطاقات ضبط.
  • مقاييس تركز على الاستدعاء والدقة وROC AUC.

جارٍ استخدام "scikit-learn". نتائج التجميع لدي غير مستقرة ويصعب شرحها.

النتيجة المتوقعة:

  • قائمة تحقق للتوسيع ومراجعة PCA ومقارنة الخوارزميات.
  • إرشادات حول درجات silhouette وCalinski-Harabasz وDavies-Bouldin.
  • ملاحظات حول تفسير العناقيد دون تسميات حقيقة أرضية.

جارٍ استخدام "scikit-learn". راجع مساري قبل استخدامه في الإنتاج.

النتيجة المتوقعة:

  • نتائج حول مخاطر التسرب، وتصميم التحقق، وتغطية المقاييس.
  • توصيات لحفظ أكثر أمانا وتدريب قابل لإعادة الإنتاج.

التدقيق الأمني

مخاطر متوسطة
v7 • ٥‏/٧‏/٢٠٢٦ فتح التقرير المرتبط بالإصدار

Static alerts were overwhelmingly false positives from Markdown fences, sklearn imports, grid-search terminology, and documentation URLs. No prompt injection or malicious command execution was found. Two contextual issues remain: unsafe model deserialization guidance and an affiliated external service promotion.

9
الملفات التي تم فحصها
4,298
الأسطر التي تم تحليلها
0
عناصر المراجعة
0
تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة

مخاوف أمنية مؤكدة (2)

متوسط
references/quick_reference.md:293references/model_evaluation.md:503references/model_evaluation.md:520
Unsafe Model Deserialization Guidance
The references show joblib.load and pickle.load examples without warning users to trust the artifact source. Loading untrusted pickle or joblib files can execute arbitrary code.
The cited lines directly load serialized model artifacts. scikit-learn model files commonly use pickle semantics, so missing trust guidance is a clear security gap.
متوسط
SKILL.md:520-521
Affiliated Service Promotion in Skill Instructions
The skill asks the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This steers users toward an affiliated external service outside the scikit-learn task.
The instruction is explicit and appears in the skill body. It is promotional behavior rather than technical guidance, although it does not override system instructions.

عوامل الخطر

⚡ يحتوي على سكربتات (7)
references/model_evaluation.md:250-253 references/model_evaluation.md:336-339 references/model_evaluation.md:363-367 references/model_evaluation.md:381-383 references/quick_reference.md:30-33 scripts/classification_pipeline.py:15-18 scripts/clustering_analysis.py:12-14
📁 الوصول إلى نظام الملفات (5)
references/model_evaluation.md:515 references/pipelines_and_composition.md:347 references/pipelines_and_composition.md:351 references/pipelines_and_composition.md:595 references/pipelines_and_composition.md:597
⚙️ الأوامر الخارجية (55)
SKILL.md:17-26 SKILL.md:26-46 SKILL.md:46-69 SKILL.md:69-73 SKILL.md:73-110 SKILL.md:110-130 SKILL.md:130-153 SKILL.md:153-180 SKILL.md:180-213 SKILL.md:213-237 SKILL.md:237-245 SKILL.md:245-247 SKILL.md:247-260 SKILL.md:260-262 SKILL.md:262-275 SKILL.md:275-283 SKILL.md:283-291 SKILL.md:291-299 SKILL.md:299-307 SKILL.md:307-315 SKILL.md:315-327 SKILL.md:327-332 SKILL.md:332-335 SKILL.md:335-340 SKILL.md:340-343 SKILL.md:343-353 SKILL.md:353-356 SKILL.md:356-361 SKILL.md:361-364 SKILL.md:364-374 SKILL.md:374-377 SKILL.md:377-383 SKILL.md:383-388 SKILL.md:388-393 SKILL.md:393-396 SKILL.md:396-407 SKILL.md:407-410 SKILL.md:410-413 SKILL.md:413-416 SKILL.md:416-423 SKILL.md:423-429 SKILL.md:429-438 SKILL.md:438-442 SKILL.md:442-451 SKILL.md:451-455 SKILL.md:455-459 SKILL.md:459-462 SKILL.md:462-464 SKILL.md:464-485 SKILL.md:485-486 SKILL.md:486-488 SKILL.md:488-493 SKILL.md:493-499 SKILL.md:499-503 SKILL.md:503-511
🌐 الوصول إلى الشبكة (4)
SKILL.md:515 SKILL.md:516 SKILL.md:517 SKILL.md:518
دقّقه: codex عرض سجل التدقيق →
شارك واستشهد بهذا التقرير

شارك تقرير التقييم المرتبط بالإصدار والشارة المحايدة وبطاقة التضمين والاستشهادات. تعرض Skillstore الأدلة من دون أن تقرر ما إذا كانت هذه المهارة آمنة.

فتح التقرير المرتبط بالإصدار
تقييم الأمان

نسخ رابط التقرير

https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-learn/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

شارة Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-scikit-learn/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-learn?utm_source=security_passport_badge)

شارة HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-learn?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-scikit-learn/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

بطاقة قابلة للتضمين

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-scikit-learn.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
الاستشهادات الأكاديمية (APA · BibTeX · CFF)

اقتباس APA

K-Dense-AI. (2026). scikit-learn security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-learn/audits/7

اقتباس BibTeX

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-scikit-learn-2026, author = {K-Dense-AI}, title = {scikit-learn security audit report (audit version 7)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {7}, url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-learn/audits/7}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "scikit-learn security audit report (audit version 7)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "K-Dense-AI" date-released: "2026-07-05" url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-learn/audits/7" identifiers: - type: other value: "skillstore:k-dense-ai-scikit-learn:audit:7" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

مقارنة المتغيرات

2 متغيرات قابلة للتثبيت

تبقى مهارة كل مؤلف عنصراً مستقلاً قابلاً للتثبيت. يُرتب المتغير الموصى به وفق أدلة Skillstore.

سبب تصدر هذا المتغير

أعلى تقييم في Skillstore
davila7 موصى به

davila7-scikit-learn

تقييم Skillstore 80
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 9
تم التحديث

2026-09-09

K-Dense-AI الحالي

k-dense-ai-scikit-learn

تقييم Skillstore 72
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 9
تم التحديث

2026-09-09

تقييم Skillstore

سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: مرتفع
68
الهندسة المعمارية
85
قابلية الصيانة
87
المحتوى
76
المجتمع
78
الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

بناء مصنف للبيانات الجدولية

أنشئ سير عمل للتعلم الخاضع للإشراف يتضمن المعالجة المسبقة والتقسيم الطبقي والضبط والتقييم النهائي.

مقارنة طرق التجميع

اختر خوارزميات التجميع، ووسّع نطاق الميزات، وقدّر أعداد العناقيد، وراجع مقاييس الجودة غير الخاضعة للإشراف.

مراجعة مسار ML

تحقق من سير عمل scikit-learn بحثا عن تسرب البيانات، وضعف المقاييس، وغياب التحقق، وخيارات المعالجة المسبقة الهشة.

جرّب هذه الموجّهات

إنشاء مصنف أساسي 
ساعدني في بناء مصنف scikit-learn لمجموعة بياناتي الجدولية. ضمّن تقسيم التدريب والاختبار، والمعالجة المسبقة، واختيار النموذج، ومقاييس التقييم.
اختيار خطوات المعالجة المسبقة 
بالنظر إلى هذه الأعمدة الرقمية والفئوية، أوصني بمسار معالجة مسبقة باستخدام scikit-learn. اشرح التعويض عن القيم المفقودة، والتوسيع، والترميز، ومنع التسرب.
ضبط النماذج وتقييمها 
قارن عدة نماذج scikit-learn لهذه المهمة. استخدم التحقق المتقاطع، واختر مقاييس مفيدة، واقترح خطة عملية للبحث عن المعاملات الفائقة.
تدقيق مسار إنتاجي 
راجع سير عمل scikit-learn هذا بحثا عن تسرب البيانات، والتحقق غير الموثوق، وحفظ النماذج غير الآمن، ومخاطر النشر. اقترح إصلاحات ملموسة.

أفضل الممارسات

  • أبق المعالجة المسبقة داخل Pipeline أو ColumnTransformer لتقليل مخاطر التسرب.
  • اختر المقاييس التي تتوافق مع تكلفة العمل للنتائج الإيجابية الكاذبة والنتائج السلبية الكاذبة.
  • حمّل النماذج المحفوظة فقط من مصادر موثوقة ذات مصدر واضح.

تجنب

  • لا تلائم أدوات التوسيع أو أدوات الترميز على جميع البيانات قبل تقسيم الاختبار.
  • لا تعتمد على الدقة وحدها في مهام التصنيف ذات الفئات غير المتوازنة.
  • لا تحمل ملفات نماذج pickle أو joblib من مصادر غير موثوقة.

الأسئلة المتكررة

ما المهام التي تدعمها هذه المهارة؟
تدعم التعلم الخاضع للإشراف، والتجميع، والمعالجة المسبقة، وتقييم النماذج، والضبط، وتركيب المسارات باستخدام scikit-learn.
هل يمكنها كتابة كود scikit-learn؟
نعم. يمكنها المساعدة في صياغة سير العمل والأمثلة، لكن يجب على المستخدمين تشغيل الكود والتحقق منه.
هل تتعامل مع التعلم العميق؟
لا. تركز على التعلم الآلي الكلاسيكي باستخدام scikit-learn، وليس PyTorch أو TensorFlow.
هل يمكنها اختيار أفضل مقياس؟
يمكنها التوصية بالمقاييس بناء على المهمة، وتوازن الفئات، وتكلفة العمل.
هل يتم تناول حفظ النماذج؟
نعم، لكن يجب أن تأتي ملفات النماذج المحفوظة من مصادر موثوقة قبل تحميلها.
أي مساعدين يمكنهم استخدام هذه المهارة؟
يذكر التقرير دعما لـ Claude وCodex وClaude Code.

تفاصيل المطور

المؤلف

K-Dense-AI

الترخيص

BSD-3-Clause license

مراجعة Skillstore

r1

تنبيه الإصدار

لم يعلن المؤلف عن إصدار.

المستودع

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/scikit-learn

مرجع

a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b

حداثة الصيانة

٢١‏/٧‏/٢٠٢٦

الاستخدام

5 تنزيلات · 593 مشاهدات

بنية الملفات

📁 references/

📄 model_evaluation.md

📄 pipelines_and_composition.md

📄 preprocessing.md

📄 quick_reference.md

📄 supervised_learning.md

📄 unsupervised_learning.md

📁 scripts/

📄 classification_pipeline.py

📄 clustering_analysis.py

📄 SKILL.md

المزيد من K-Dense-AI

عرض الكل
📦

pytdc

82

تحليل مجموعات بيانات التعلم الآلي العلاجية باستخدام PyTDC

تحتاج فرق اكتشاف الأدوية إلى مجموعات بيانات موثوقة وبروتوكولات تقييم عادلة. تساعد هذه المهارة Claude على استخدام PyTDC لبيانات التعلم الآلي العلاجية المنسقة، وتقسيمات المعايير المرجعية، والمقاييس، والأوراكل الجزيئية.

البيانات والتحليلات عرض
📦

statistical-analysis

80

تحليل بيانات البحث مع إرشادات إحصائية

قد يكون اختيار الاختبارات والإبلاغ عن النتائج بطيئًا ومعرّضًا للأخطاء. توجّه هذه المهارة اختيار الاختبارات، والافتراضات، وأحجام التأثير، وتحليل القدرة الإحصائية، والخيارات البايزية، وإعداد التقارير وفق APA.

البيانات والتحليلات عرض

مهارات ذات صلة

عرض الكل
📦

ml-antipattern-validator

81

تحقق من سير عمل التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط المضادة الخفية

بواسطة Doyajin174

قد تبدو مشاريع التعلم الآلي دقيقة بينما يخفي تسرب البيانات أو التقييم الضعيف عيوبًا خطيرة. توجه هذه المهارة فحوصات منظمة للتقسيمات والمقاييس والتدريب وجاهزية النشر.

البيانات والتحليلات عرض
📦

senior-data-scientist

81

تصميم تجارب ونماذج علم البيانات

بواسطة alirezarezvani

غالبا ما تفشل مشاريع علم البيانات عندما تفتقر التجارب والميزات والنماذج إلى بنية إحصائية واضحة. تمنح هذه المهارة Claude وCodex وClaude Code مسارات عمل موجهة للتجريب، وهندسة الميزات، ومراجعة النماذج.

البيانات والتحليلات عرض