Valutazione e convalida del modello: convalida incrociata, metriche, ottimizzazione degli iperparametri e confronto dei modelli. Da utilizzare quando si valutano le prestazioni del modello, si selezionano modelli o si diagnosticano problemi di modellazione.
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Fonte: 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 |
Valutazione e convalida del modello: convalida incrociata, metriche, ottimizzazione degli iperparametri e confronto dei modelli. Da utilizzare quando si valutano le prestazioni del modello, si selezionano modelli o si diagnosticano problemi di modellazione. Fonte: legout/data-platform-agent-skills.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
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Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-science-model-evaluation Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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