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搜索 scikit-learn ，共找到 10 条记录

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早停回调助手

early-stopping-callback

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

面向机器学习训练流程，提供早停回调的配置建议、最佳实践、代码生成与校验，适用于 PyTorch、TensorFlow 与 scikit-learn 实验。

学习率调度助手

learning-rate-scheduler

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为机器学习训练中配置学习率调度器提供自动化指导，涵盖最佳实践、配置模式，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 的代码生成与验证。

高级数据科学家技能

senior-data-scientist

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。

Aeon 时间序列机器学习

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取，面向各类时序数据场景。

Scikit-learn 机器学习工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 scikit-learn 机器学习全流程指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建，方便快速交付可解释的模型。

Scikit 生存分析

scikit-survival

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

基于 scikit-survival 的 Python 生存分析工具，涵盖 Cox、集成模型、SVM 与指标评估，便于处理删失数据的时间事件建模。

Vaex 大规模数据处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Vaex 是一款高性能 Python 库，利用延迟计算和磁盘外表格，能在内存不足时处理数十亿行数据，适合做大数据统计、可视化、格式转换及机器学习流程。

时间序列机器学习工具箱

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它全面支持时间序列的多个核心分析任务，包括分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测和相似性搜索。适用于所有涉及连续时间模式或时间索引复杂数据的分析场景。

Python机器学习开发指南

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能提供使用scikit-learn进行全流程机器学习任务的综合指南。它涵盖了从数据预处理到模型构建的全过程，支持监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和模型性能评估，帮助用户构建工业级ML流水线。

Python生存分析与时间事件建模

scikit-survival

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

scikit-survival是一个基于scikit-learn的专业Python库，专注于时间事件的生存分析。它解决了处理删失数据（如右删失）这一关键挑战，提供了多种高级模型选择，包括Cox比例风险模型、随机生存森林、梯度提升和生存SVM。用户可以使用C指数和Brier分数等指标评估模型性能，适用于医学、可靠性工程和生物统计等领域的研究。

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