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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models

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自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。

自动化机器学习流程

building-automl-pipelines

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分析需求并生成包含数据准备、模型筛选、超参调优、验证和指标输出的 AutoML 管道代码，附带文档与产出，帮助自动化机器学习流程。

交叉验证配置

cross-validation-setup

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为 ML 训练中的交叉验证配置提供自动化支持，涵盖数据准备、模型调优与实验跟踪的规范流程、实践示例与结果校验。

机器学习模型评估

evaluating-machine-learning-models

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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。

回归分析助手

performing-regression-analysis

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使用 regression-analysis-tool 插件执行回归建模，分析数据、构建线性或多项式模型、验证效果并输出性能指标，帮助用户预测结果或探索变量关系。

数据集划分助手

splitting-datasets

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该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。

机器学习模型训练

training-machine-learning-models

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自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。

自动化假设发现

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过结合大语言模型的表格数据洞察与文献综述，自动生成并测试假设，适用于欺骗检测、内容分析等领域，让科研人员系统探索、验证多种假设并产出高多样性的研究想法。

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