Ingénierie de fonctionnalités pour l'apprentissage automatique : encodage, mise à l'échelle, transformations, fonctionnalités datetime, fonctionnalités de texte et sélection de fonctionnalités. À utiliser lors de la préparation des données pour la modélisation ou pour améliorer les performances du modèle grâce à de meilleures représentations.
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Source : legout/data-platform-agent-skills.
Use this skill for creating, transforming, and selecting features that improve model performance.
| sklearn pipelines | sklearn.pipeline + ColumnTransformer | Reproducible, cross-validation safe | | Categorical encoding | categoryencoders | Beyond sklearn's limited options | | Feature selection | sklearn.featureselection | Mutual info, RFE, SelectFromModel | | Text embeddings | sentence-transformers | Pre-trained semantic embeddings |
| Auto feature engineering | Feature-engine | Comprehensive transformations |
Ingénierie de fonctionnalités pour l'apprentissage automatique : encodage, mise à l'échelle, transformations, fonctionnalités datetime, fonctionnalités de texte et sélection de fonctionnalités. À utiliser lors de la préparation des données pour la modélisation ou pour améliorer les performances du modèle grâce à de meilleures représentations. Source : legout/data-platform-agent-skills.
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Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-science-feature-engineering Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
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