·scikit-learn
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scikit-learn

eyadsibai/ltk

"scikit-learn", "sklearn", "기계 학습", "분류", "회귀", "클러스터링"을 요청하거나 "열차 테스트 분할", "교차 검증", "초매개변수 조정", "ML 파이프라인", "랜덤 포레스트", "SVM", "전처리"에 대해 질문할 때 사용하세요.

21설치·0트렌드·@eyadsibai

설치

$npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill scikit-learn

SKILL.md

| Logistic Regression | Baseline, interpretable | Fast, probabilistic | | Random Forest | General purpose | Handles non-linear, feature importance | | Gradient Boosting | Best accuracy | State-of-art for tabular | | SVM | High-dimensional data | Works well with few samples | | KNN | Simple problems | No training, instance-based |

| Linear Regression | Baseline | Interpretable coefficients | | Ridge/Lasso | Regularization needed | L2 vs L1 penalty | | Random Forest | Non-linear relationships | Robust to outliers | | Gradient Boosting | Best accuracy | XGBoost, LightGBM wrappers |

| KMeans | Spherical clusters | nclusters (must specify) | | DBSCAN | Arbitrary shapes | eps (density) | | Agglomerative | Hierarchical | nclusters or distance threshold | | Gaussian Mixture | Soft clustering | ncomponents |

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인용 가능한 정보

AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.

설치 명령어
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill scikit-learn
카테고리
</>개발 도구
인증됨
최초 등록
2026-02-17
업데이트
2026-02-18

빠른 답변

scikit-learn이란?

"scikit-learn", "sklearn", "기계 학습", "분류", "회귀", "클러스터링"을 요청하거나 "열차 테스트 분할", "교차 검증", "초매개변수 조정", "ML 파이프라인", "랜덤 포레스트", "SVM", "전처리"에 대해 질문할 때 사용하세요. 출처: eyadsibai/ltk.

scikit-learn 설치 방법은?

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill scikit-learn 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다

소스 저장소는 어디인가요?

https://github.com/eyadsibai/ltk

상세

카테고리
</>개발 도구
출처
skills.sh
최초 등록
2026-02-17