Évaluation et validation du modèle : validation croisée, métriques, réglage des hyperparamètres et comparaison de modèles. À utiliser pour évaluer les performances du modèle, sélectionner des modèles ou diagnostiquer des problèmes de modélisation.
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Source : legout/data-platform-agent-skills.
Use this skill for rigorously assessing model performance, comparing alternatives, and diagnosing issues.
| Cross-validation | sklearn.modelselection | Standard CV, stratified, time series | | Metrics | sklearn.metrics | Comprehensive metric suite | | Hyperparameter tuning | Optuna or Ray Tune | Efficient search algorithms | | Model comparison | scikit-learn + statistical tests | Paired comparisons |
| Experiment tracking | MLflow or Weights & Biases | Track runs, metrics, artifacts |
Évaluation et validation du modèle : validation croisée, métriques, réglage des hyperparamètres et comparaison de modèles. À utiliser pour évaluer les performances du modèle, sélectionner des modèles ou diagnostiquer des problèmes de modélisation. Source : legout/data-platform-agent-skills.
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-science-model-evaluationÉvaluation et validation du modèle : validation croisée, métriques, réglage des hyperparamètres et comparaison de modèles. À utiliser pour évaluer les performances du modèle, sélectionner des modèles ou diagnostiquer des problèmes de modélisation. Source : legout/data-platform-agent-skills.
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-model-evaluation 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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