machine-learning
✓Aprendizaje supervisado y no supervisado, scikit-learn, XGBoost, evaluación de modelos, ingeniería de funciones para ML de producción
SKILL.md
Production-grade machine learning with scikit-learn, XGBoost, and modern ML engineering practices.
| scikit-learn | Core ML library | 1.4+ | | XGBoost | Gradient boosting | 2.0+ | | LightGBM | Fast gradient boosting | 4.2+ | | CatBoost | Categorical boosting | 1.2+ | | imbalanced-learn | Sampling strategies | 0.12+ | | SHAP | Model interpretability | 0.44+ | | Optuna | Hyperparameter tuning | 3.5+ | | MLflow | Experiment tracking | 2.10+ |
| Issue | Symptoms | Root Cause | Fix |
Aprendizaje supervisado y no supervisado, scikit-learn, XGBoost, evaluación de modelos, ingeniería de funciones para ML de producción Fuente: pluginagentmarketplace/custom-plugin-data-engineer.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/pluginagentmarketplace/custom-plugin-data-engineer --skill machine-learning- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es machine-learning?
Aprendizaje supervisado y no supervisado, scikit-learn, XGBoost, evaluación de modelos, ingeniería de funciones para ML de producción Fuente: pluginagentmarketplace/custom-plugin-data-engineer.
¿Cómo instalo machine-learning?
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/pluginagentmarketplace/custom-plugin-data-engineer --skill machine-learning 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/pluginagentmarketplace/custom-plugin-data-engineer
Detalles
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01