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ROC曲线绘制器

roc-curve-plotter

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自动在机器学习训练阶段处理 ROC 曲线绘制，包括数据准备、模型训练、超参调优、实验追踪以及生成可落地的代码和配置，确保最佳实践与标准校验。

高级数据科学家技能

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alirezarezvani/claude-skills

指导高级数据科学家用 Python、R、SQL 及 Scikit-learn、XGBoost、MLflow 完成实验设计、特征构建、模型训练与评估，并将统计洞察转化为业务决策。

Sklearn 机器学习流水线构建

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自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求，涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪，提供生产级代码与行业标准校验建议。

数据集划分助手

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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。

Tensorflow 模型训练助手

tensorflow-model-trainer

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自动激活的 Tensorflow 模型训练技能，覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪，并生成生产级代码与校验。

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。

Vast.ai 参考架构

vastai-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

梳理Vast.ai GPU项目的参考架构，涵盖实例筛选、训练调度、Docker镜像构建、数据上下传和故障恢复，使团队能标准化机器学习流水线。

癌症影像数据访问

imaging-data-commons

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通过 idc-index 查询并下载 NCI Imaging Data Commons 的公开癌症影像数据，按元数据筛选、获取 DICOM 文件、浏览序列并确认许可，方便 AI 训练与科研使用。

分子特征化中心

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Molfeat 是一个 Python 库，集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型，用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。

PathML 病理计算工具包

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PathML 是用于计算病理的 Python 工具集，支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练，方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

运动数据分析器

fitness-analyzer

sickn33/antigravity-awesome-skills

分析运动日志，识别趋势与习惯，追踪进步，关联慢病指标，并生成个性化训练与恢复建议。

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