machine-learning
✓教師あり学習と教師なし学習、scikit-learn、XGBoost、モデル評価、本番環境 ML 用の特徴エンジニアリング
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 |
教師あり学習と教師なし学習、scikit-learn、XGBoost、モデル評価、本番環境 ML 用の特徴エンジニアリング ソース: pluginagentmarketplace/custom-plugin-data-engineer。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/pluginagentmarketplace/custom-plugin-data-engineer --skill machine-learning- カテゴリ
- {}データ分析
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
machine-learning とは？
教師あり学習と教師なし学習、scikit-learn、XGBoost、モデル評価、本番環境 ML 用の特徴エンジニアリング ソース: pluginagentmarketplace/custom-plugin-data-engineer。
machine-learning のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/pluginagentmarketplace/custom-plugin-data-engineer --skill machine-learning インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/pluginagentmarketplace/custom-plugin-data-engineer
詳細
- カテゴリ
- {}データ分析
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01