debug:scikit-learn

SKILL.md

This guide provides a systematic approach to debugging Scikit-learn machine learning code. Follow these phases to identify and resolve issues efficiently.

Déboguez systématiquement les problèmes Scikit-learn. À utiliser en cas d'erreurs de modèle telles que NotFittedError, d'incompatibilités de forme entre les données d'entraînement et de test, d'erreurs de valeur NaN/infinie, de problèmes de configuration de pipeline, d'avertissements de convergence des optimiseurs, d'échecs de validation croisée dus à un déséquilibre de classe, de fuite de données provoquant des scores suspects et élevés ou d'erreurs de prétraitement avec ColumnTransformer et l'alignement des fonctionnalités. Source : snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin.

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/snakeo/claude-debug-and-refactor-skills-plugin --skill debug:scikit-learn Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

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