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机器学习模型评估

evaluating-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。

PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

Statsmodels统计建模与计量

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels 提供 Python 环境下的回归、GLM、混合效应和时间序列模型，配套假设检测、残差分析、模型比较与预测，适合计量经济与科研级推断需求。

PyMC 贝叶斯建模流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 PyMC 5+ 演示贝叶斯模型从数据准备、先验/后验检验、MCMC 推断、诊断、模型比较到预测的全流程，适合层级模型、不确定性建模和缺失数据处理等复杂任务。

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