Создание рабочих процессов машинного обучения scikit-learn
Проектам классического машинного обучения нужны надежные шаблоны предобработки, настройки и оценки. Этот навык дает Codex, Claude и Claude Code специализированные рекомендации по scikit-learn.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
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.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «scikit-learn». Мне нужна модель прогнозирования оттока для смешанных клиентских данных.
Ожидаемый результат:
Использование «scikit-learn». Мои результаты кластеризации нестабильны и их сложно объяснить.
Ожидаемый результат:
Использование «scikit-learn». Проверьте мой пайплайн перед использованием в production.
Ожидаемый результат:
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.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-learn/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-scikit-learn?utm_source=security_passport_badge)<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><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>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@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}
}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"
Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
davila7-scikit-learn
2026-09-09
k-dense-ai-scikit-learn
2026-09-09
Создайте рабочий процесс обучения с учителем с предобработкой, стратифицированным разделением, настройкой и итоговой оценкой.
Выберите алгоритмы кластеризации, масштабируйте признаки, оцените число кластеров и проанализируйте метрики качества без учителя.
Проверьте рабочий процесс scikit-learn на утечку данных, слабые метрики, отсутствие валидации и хрупкие решения по предобработке.
Помогите мне создать классификатор scikit-learn для моего табличного набора данных. Включите train-test split, предобработку, выбор модели и метрики оценки.
Для этих числовых и категориальных столбцов порекомендуйте пайплайн предобработки scikit-learn. Объясните заполнение пропусков, масштабирование, кодирование и предотвращение утечки данных.
Сравните несколько моделей scikit-learn для этой задачи. Используйте кросс-валидацию, выберите полезные метрики и предложите практичный план поиска гиперпараметров.
Проверьте этот рабочий процесс scikit-learn на утечку данных, ненадежную валидацию, небезопасное сохранение модели и риски развертывания. Предложите конкретные исправления.
Автор
K-Dense-AIЛицензия
BSD-3-Clause license
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Репозиторий
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/scikit-learnСсылка
a25199bc7d6b82598536822d1738eb5d5f54025b
Актуальность поддержки
22.07.2026
Использование
5 загрузок · 593 просмотров
Подготовка материалов для академических площадок
Академические материалы часто не проходят проверку, потому что правила оформления различаются в зависимости от площадки. Этот навык предоставляет шаблоны, требования и примеры для более быстрой подготовки.
Подготовка документов для сертификации ISO 13485
Команды, работающие с медицинскими изделиями, должны подготовить полный комплект документации СМК перед сертификационными аудитами. Этот навык предоставляет шаблоны, чек-листы и рекомендации по анализу пробелов для готовности к ISO 13485.
Анализируйте терапевтические ML-наборы данных с PyTDC
Командам по разработке лекарств нужны надежные наборы данных и справедливые протоколы оценки. Этот навык помогает Claude использовать PyTDC для курируемых терапевтических ML-данных, benchmark-разбиений, метрик и молекулярных оракулов.
Выполнение молекулярного докинга DiffDock
Докинг белка и лиганда требует тщательной настройки, выбора параметров и интерпретации результатов. Этот навык помогает с рабочими процессами DiffDock для поз, оценок уверенности и скрининга.
Формирование проверяемых научных гипотез
Исследователям необходимо превращать наблюдения в ясные, проверяемые объяснения. Этот навык структурирует обзор доказательств, конкурирующие гипотезы, прогнозы и планы экспериментов.
Анализируйте исследовательские данные со статистической поддержкой
Выбор тестов и оформление результатов могут быть медленными и чреватыми ошибками. Этот skill помогает с выбором тестов, проверкой предпосылок, размерами эффекта, анализом мощности, байесовскими вариантами и оформлением по APA.
Проверка ML-процессов на скрытые антипаттерны
от Doyajin174
ML-проекты могут выглядеть точными, пока утечка данных или слабая оценка скрывают серьезные недостатки. Этот навык помогает проводить структурированные проверки разбиений, метрик, обучения и готовности к развертыванию.
Проектирование экспериментов и моделей в науке о данных
от alirezarezvani
Проекты в области науки о данных часто терпят неудачу, когда эксперименты, признаки и модели не имеют четкой статистической структуры. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code пошаговые рабочие процессы для экспериментов, инженерии признаков и анализа моделей.
Создание готовых к публикации графиков Matplotlib
от davila7
Matplotlib может быть сложно последовательно применять для создания сложных научных графиков. Этот навык содержит практические примеры, рекомендации по оформлению и вспомогательные скрипты для создания более понятных графиков.
Создание моделей дискретно-событийного моделирования с помощью SimPy
от davila7
Сложные очереди и совместно используемые ресурсы трудно оценить до развертывания. Этот навык помогает создавать модели SimPy, настраивать мониторинг и синхронизацию, а также анализировать результаты.
Создание production-систем ML и RAG
от davila7
Production-системы ML сложно последовательно проектировать, развертывать и мониторить. Этот навык помогает с MLOps, интеграцией LLM, архитектурой RAG и локальными заготовками рабочих процессов.
Быстро вычисляйте математические выражения
от Decalogue
Ручные проверки арифметики замедляют агентов, когда пользователям нужны быстрые числовые ответы. Этот навык вычисляет базовые математические выражения и возвращает краткие результаты.