# scikit-learn

Скилл для Claude, который помогает писать код машинного обучения на scikit-learn: классификация, кластеризация, препроцессинг, пайплайны и подбор гиперпараметров.

- скилл · `type=skill` · Claude Code · 143 установки
- Автор: davila7
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/HEAD/cli-tool/components/skills/scientific/scikit-learn
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/scikit-learn

## Что делает

Скилл даёт агенту справочник по scikit-learn: алгоритмы обучения с учителем и без, метрики, кросс-валидация, обработка пропусков, кодирование категорий, сборка пайплайнов. Внутри — файлы `references/supervised_learning.md`, `references/unsupervised_learning.md`, `references/model_evaluation.md`, `references/preprocessing.md` и другие. Агент подтягивает нужный раздел, когда вы просите собрать модель или разобрать данные.

Ставится через `npx claude-code-templates@latest --skill scientific/scikit-learn` либо `npx skills add davila7/claude-code-templates --skill scikit-learn -a claude-code`. Сам scikit-learn в проект не попадает: скилл только подсказывает агенту, что писать. Библиотеку ставьте отдельно, например `uv pip install scikit-learn`; для графиков в примерах нужны `matplotlib` и `seaborn`, для таблиц — `pandas` и `numpy`.

Полезен, когда нужно сравнить несколько алгоритмов на одном датасете или собрать пайплайн со смешанными признаками. Если у вас уже есть свой набор сниппетов и вы не хотите, чтобы агент тянул чужие примеры, скилл будет мешать.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через claude-code-templates**
```bash
npx claude-code-templates@latest --skill scientific/scikit-learn
```

2. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add davila7/claude-code-templates --skill scikit-learn -a claude-code
```

3. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/scikit-learn/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/scikit-learn/

### Codex

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/scikit-learn/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/scikit-learn/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install davila7/claude-code-templates scikit-learn
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/scikit-learn/SKILL.md`

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/davila7/claude-code-templates --path cli-tool/components/skills/scientific/scikit-learn
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/scikit-learn/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/HEAD/cli-tool/components/skills/scientific/scikit-learn

## Когда брать
- собрать пайплайн с числовыми и категориальными признаками
- подобрать гиперпараметры через GridSearchCV или RandomizedSearchCV
- оценить модель метриками precision, recall и ROC AUC
- заполнить пропуски и закодировать категории перед обучением
- снизить размерность через PCA или t-SNE

## Примеры запросов агенту
- Раздели данные на train и test со стратификацией и обучи RandomForestClassifier
- Собери Pipeline с ColumnTransformer: числовые признаки отмасштабируй, категориальные закодируй
- Прогони кросс-валидацию по нескольким моделям и выведи метрики для каждой

## Похожие
- [scikit-learn-best-practices](https://affpapa.org/nevibecode/skills/scikit-learn-best-practices.md) — скилл · 888 установок
- [scikit-survival](https://affpapa.org/nevibecode/skills/scikit-survival.md) — скилл · 2000 установок
- [Anomaly Detection](https://affpapa.org/nevibecode/skills/anomaly-detection.md) — скилл · 523 установки
- [data-scientist](https://affpapa.org/nevibecode/agents/voltagent-community-data-scientist.md) — субагент · 3342 установки
- [probabl-skills](https://affpapa.org/nevibecode/plugins/probabl-skills.md) — плагин · ★ 143
- [statistics-math](https://affpapa.org/nevibecode/skills/statistics-math.md) — скилл · 432 установки

## Другие версии с тем же именем
- [scikit-learn · k-dense-ai](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-scikit-learn.md) — 2200 установок

Из того же набора: [davila7/claude-code-templates](https://affpapa.org/nevibecode/by/davila7/claude-code-templates.md) — 361 карточка

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md