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分类模型构建

building-classification-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 classification-model-builder 插件，自动分析数据集、选择特征、调参并评估指标，实现垃圾邮件识别、客户流失预测等分类任务。

预测生成器助手

forecast-generator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动激活的预测生成器技能，涵盖 SQL、数据可视化、统计建模与商业智能流程，提供最佳实践指导、示例代码与结果校验，适用于数据分析需求。

时序数据预测

forecasting-time-series-data

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使 Claude 能对历史时序数据分析趋势与季节性，自动选型并输出未来值及置信区间，适用于销量、流量等时间依赖性场景。

回归分析助手

performing-regression-analysis

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

高级数据科学家技能

senior-data-scientist

alirezarezvani/claude-skills

提供端到端高级数据科学能力：设计 A/B 测试、构建结构化特征流水线、评估预测模型并进行因果分析，借助 Python/R/SQL 将统计结论转化为业务决策。

Aeon时序机器学习工具包

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Aeon是一套兼容scikit-learn的时序机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分段、相似性搜索与特征工程等应用。

分子机器学习工具集

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

DeepChem 是一个用于分子机器学习的 Python 库，提供数据加载、特征化、切分和建模功能，方便快速构建分子属性预测、MoleculeNet 基准测试以及药物发现和材料设计流程。

DiffDock 分子对接

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DiffDock 用扩散模型预测蛋白-配体结合构象与置信度，支持PDB结构、序列及SMILES/SDF输入，适合单复合体对接和批量虚拟筛选，用于基于结构的药物发现。

FRED经济数据接口

fred-economic-data

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通过 FRED API 获取涵盖 GDP、就业、通胀、利率及区域等 80 多万个经济序列，适用于宏观分析、金融研究、政策评估与经济预测等场景。

科学假设生成

hypothesis-generation

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在观察或文献基础上构建可检验的科学假设、设计实验、对比解释与制定预测，并要求配合 AI 生成的科学图示完成分析报告。

PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

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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。

治疗数据共享平台

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PyTDC 提供涵盖 ADME、毒性、相互作用与分子生成等任务的 AI 友好数据集、基准评估和 scaffold 切分，方便药物发现与治疗机器学习模型的训练与预测。

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