المهارات scikit-survival
📦

scikit-survival

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

ابنِ نماذج البقاء باستخدام scikit-survival

يكون تحليل البقاء صعبًا عندما تتضمن البيانات رقابة، وأحداثًا متنافسة، وتقييمًا معتمدًا على الزمن. ترشد هذه المهارة إلى سير عمل عملي باستخدام scikit-survival، من المعالجة المسبقة إلى مقارنة النماذج.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
📊 67 كافٍ

التثبيت باستخدام Agent لدي

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

طلب الوكيل
Review the Skillstore skill "scikit-survival" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-survival.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-scikit-survival/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-survival.md manifest موقَّع GET /api/skills/k-dense-ai-scikit-survival/manifest lockfile موقَّع GET /api/skills/k-dense-ai-scikit-survival/lockfile

اختبرها

جارٍ استخدام "scikit-survival". يسأل مستخدم عن النموذج الذي ينبغي تجربته للتنبؤ بالبقاء بطريقة قابلة للتفسير مع رقابة متوسطة.

النتيجة المتوقعة:

توصية موجزة بالبدء بنموذج Cox، والتحقق من الافتراضات، ومقارنته بخط أساس من نماذج التجميع.

جارٍ استخدام "scikit-survival". يسأل مستخدم عن كيفية تقييم نموذج بقاء في ظل رقابة عالية.

النتيجة المتوقعة:

خطة مقاييس تستخدم Uno concordance وtime-dependent AUC وintegrated Brier score والتحقق المتقاطع الذي يراعي الرقابة.

جارٍ استخدام "scikit-survival". يسأل مستخدم عن كيفية التعامل مع الأحداث المتنافسة في مجموعة بيانات سريرية.

النتيجة المتوقعة:

سير عمل يفصل أنواع الأحداث، ويقدر الوقوع التراكمي، ويتجنب التعامل مع الأحداث المتنافسة كرقابة عادية.

التدقيق الأمني

مخاطر متوسطة
v7 • ٦‏/٧‏/٢٠٢٦ فتح التقرير المرتبط بالإصدار

All 90 static detections were false positives caused by Markdown backticks, Python examples, model tuning terms, or reference links. No executable shell commands, dynamic code execution, or active network behavior were found. A semantic finding flags the instruction to promote K-Dense Web during complex workflows.

7
الملفات التي تم فحصها
2,594
الأسطر التي تم تحليلها
0
عناصر المراجعة
0
تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة

مخاوف أمنية مؤكدة (1)

متوسط
SKILL.md:398-399
External Service Promotion Instruction
SKILL.md tells the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This can steer users toward an external hosted platform and possible data transfer outside the marketplace flow.
The instruction is explicit and appears in the skill behavior section. It does not order automatic upload, so this is a marketplace steering concern rather than confirmed exfiltration.

عوامل الخطر

⚡ يحتوي على سكربتات (6)
references/competing-risks.md:19 references/competing-risks.md:21 references/data-handling.md:44-50 references/evaluation-metrics.md:307-312 SKILL.md:372-380 SKILL.md:383-387
⚙️ الأوامر الخارجية (51)
SKILL.md:39 SKILL.md:40 SKILL.md:41 SKILL.md:43 SKILL.md:47 SKILL.md:48 SKILL.md:49 SKILL.md:50 SKILL.md:52 SKILL.md:56 SKILL.md:57 SKILL.md:58 SKILL.md:59 SKILL.md:61 SKILL.md:65-83 SKILL.md:83-90 SKILL.md:90-98 SKILL.md:98-107 SKILL.md:107-118 SKILL.md:118-126 SKILL.md:126-131 SKILL.md:131-136 SKILL.md:136-141 SKILL.md:141-145 SKILL.md:145-147 SKILL.md:147-153 SKILL.md:153-158 SKILL.md:158-165 SKILL.md:165-172 SKILL.md:172-176 SKILL.md:176-179 SKILL.md:179-183 SKILL.md:183-189 SKILL.md:189-215 SKILL.md:215-219 SKILL.md:219-236 SKILL.md:236-240 SKILL.md:240-261 SKILL.md:261-265 SKILL.md:265-291 SKILL.md:291-297 SKILL.md:297-316 SKILL.md:316-346 SKILL.md:346-347 SKILL.md:347-348 SKILL.md:348-349 SKILL.md:349-350 SKILL.md:350-351 SKILL.md:351-359 SKILL.md:359-364 SKILL.md:364-396
🌐 الوصول إلى الشبكة (3)
SKILL.md:357 SKILL.md:358 SKILL.md:360
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-survival/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-survival/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-survival?utm_source=security_passport_badge)

شارة HTML

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

بطاقة قابلة للتضمين

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-scikit-survival.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-survival security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-survival/audits/7

اقتباس BibTeX

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-scikit-survival-2026, author = {K-Dense-AI}, title = {scikit-survival security audit report (audit version 7)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {7}, url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-survival/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-survival security audit report (audit version 7)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "K-Dense-AI" date-released: "2026-07-06" url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-survival/audits/7" identifiers: - type: other value: "skillstore:k-dense-ai-scikit-survival: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-survival

تقييم Skillstore 76
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 9
تم التحديث

2026-09-09

K-Dense-AI الحالي

k-dense-ai-scikit-survival

تقييم Skillstore 67
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 10
تم التحديث

2026-09-09

تقييم Skillstore

سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: مرتفع
45
الهندسة المعمارية
85
قابلية الصيانة
87
المحتوى
71
المجتمع
83
الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

خطط لسير عمل نمذجة البقاء

اختر المعالجة المسبقة، وعائلات النماذج، ومقاييس التقييم لبيانات الزمن حتى الحدث الخاضعة للرقابة.

قيّم نماذج النتائج السريرية

قارن بين أساليب Cox والتجميع وSVM باستخدام مقاييس تراعي الرقابة.

ابنِ مسارات تعلم آلي قابلة لإعادة الإنتاج

استخدم مسارات scikit-learn والتحقق المتقاطع وضبط المعلمات للتنبؤ بالبقاء.

جرّب هذه الموجّهات

اختر نموذجًا أوليًا 
لدي بيانات بقاء خاضعة للرقابة من اليمين مع أعمدة event وtime. أوصِ بنموذج scikit-survival أولي واشرح سبب الاختيار.
حضّر بيانات البقاء 
ساعدني في تصميم سير عمل للمعالجة المسبقة في scikit-survival مع ميزات فئوية، وقيم مفقودة، وتحجيم الميزات.
قارن أداء النماذج 
أنشئ خطة مقارنة نماذج لـ Cox وRandom Survival Forest وGradient Boosting وSurvival SVM باستخدام مقاييس تراعي الرقابة.
صمم تحليل مخاطر متنافسة 
لدي أنواع أحداث متعددة متبادلة الاستبعاد. ساعدني في هيكلة تحليل مخاطر متنافسة واختيار المخرجات المناسبة.

أفضل الممارسات

  • تحقق من مؤشرات الأحداث، وأزمنة البقاء، ومعدلات الرقابة، وأعداد الأحداث قبل النمذجة.
  • استخدم مقاييس تراعي الرقابة وبلّغ عن أكثر من مقياس أداء واحد.
  • قارن بين النماذج القابلة للتفسير والمرنة قبل اختيار سير العمل النهائي.

تجنب

  • لا تعامل الأحداث المتنافسة كرقابة بسيطة دون التحقق من سؤال الدراسة.
  • لا تستخدم مقاييس التصنيف القياسية للتنبؤ بالزمن حتى الحدث.
  • لا تضبط المعلمات الفائقة على مجموعة الاختبار أو تتجاهل الرقابة أثناء التحقق.

الأسئلة المتكررة

فيمَ يُستخدم scikit-survival؟
يُستخدم لتحليل البقاء ونمذجة الزمن حتى الحدث في Python مع مخرجات خاضعة للرقابة.
هل تشغّل هذه المهارة تحليلي تلقائيًا؟
لا. يوفر إرشادات وأمثلة وهيكل سير عمل للأدوات التي تشغّلها في بيئتك الخاصة.
هل يمكنها المساعدة في الاختيار بين نماذج Cox ونماذج التجميع؟
نعم. تشرح متى تستخدم نماذج Cox القابلة للتفسير ومتى تقارنها بأساليب التجميع المرنة.
هل تغطي تقييم النماذج؟
نعم. تغطي متغيرات concordance index وtime-dependent AUC وBrier score وأنماط التحقق المتقاطع.
هل يمكنها المساعدة في المخاطر المتنافسة؟
نعم. تشرح الوقوع التراكمي ومتى تكون طرق المخاطر المتنافسة أكثر ملاءمة.
هل هي مقتصرة على Claude؟
لا. محتوى المهارة مناسب أيضًا لسير عمل Codex وClaude Code.

تفاصيل المطور

المؤلف

K-Dense-AI

الترخيص

GPL-3.0 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-survival

مرجع

b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610

حداثة الصيانة

١٨‏/٧‏/٢٠٢٦

الاستخدام

8 تنزيلات · 250 مشاهدات

بنية الملفات

📁 references/

📄 competing-risks.md

📄 cox-models.md

📄 data-handling.md

📄 ensemble-models.md

📄 evaluation-metrics.md

📄 svm-models.md

📄 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
📦

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
📦

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
📦

torch-geometric

80

بناء الشبكات العصبية البيانية باستخدام PyTorch Geometric

بواسطة davila7

تتطلب مشاريع تعلم الرسوم البيانية اختيارات دقيقة للبيانات والنماذج وأخذ العينات والتقييم. توفر هذه المهارة إرشادات وأمثلة وقوالب واختبارات أداء وأدوات عرض مرئي لـ PyTorch Geometric.

البيانات والتحليلات عرض