model evaluator
✓Evalúe y compare el rendimiento del modelo de aprendizaje automático con metodologías de prueba rigurosas.
Instalación
SKILL.md
The Model Evaluator skill helps you rigorously assess and compare machine learning model performance across multiple dimensions. It guides you through selecting appropriate metrics, designing evaluation protocols, avoiding common statistical pitfalls, and making data-driven decisions about model selection.
Proper model evaluation goes beyond accuracy scores. This skill covers evaluation across the full spectrum: predictive performance, computational efficiency, robustness, fairness, calibration, and production readiness. It helps you answer not just "which model is best?" but "which model is best for my specific use case and constraints?"
Whether you are comparing LLMs, classifiers, or custom models, this skill ensures your evaluation methodology is sound and your conclusions are reliable.
Evalúe y compare el rendimiento del modelo de aprendizaje automático con metodologías de prueba rigurosas. Fuente: eddiebe147/claude-settings.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill model evaluator- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es model evaluator?
Evalúe y compare el rendimiento del modelo de aprendizaje automático con metodologías de prueba rigurosas. Fuente: eddiebe147/claude-settings.
¿Cómo instalo model evaluator?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill model evaluator Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/eddiebe147/claude-settings
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01