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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。

推荐系统构建器

building-recommendation-systems

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程，涵盖数据处理、模型训练与评估，并顾及扩展性，帮助 Claude 提供个性化建议。

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。

量化交易分析助手

sickn33/antigravity-awesome-skills

辅助量化分析师完成算法策略设计、回测、风险指标计算与组合优化，强调数据清洗、稳健测试和可验证输出，适用于金融建模与交易研究流程。

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。

数据集划分助手

splitting-datasets

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Polars 数据框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于 Arrow 的高性能 Python/Rust 数据框架，利用懒执行和并行计算驱动 1-100GB 的 ETL 管道，可作为更快的 pandas 替代方案。

Scikit-learn 机器学习指南

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 scikit-learn 构建经典机器学习流程的全面指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、模型评估、调参和生产级流水线，适用于结构化与文本数据。

Python 生存分析工具集

scikit-survival

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于 scikit-survival 的完整生存分析指南，涵盖删失数据处理、Cox/集成/SVM 模型构建以及 C 统计量、时间依赖 AUC、Brier 得分等评估，适用于临床和可靠性领域的时间事件建模。

营养洞察分析器

nutrition-analyzer

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过饮食和健康数据的趋势、充足度与关联分析，识别营养风险并给出个性化的营养调整、食物与习惯建议。

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