model_evaluation
Guia abrangente para avaliar modelos, afinar hiperparâmetros e selecionar o melhor modelo utilizando as ferramentas de seleção de modelos do scikit-learn.
- Skills
- Científico
- 0
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de científico. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/model-evaluation && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__model-evaluation.md -o .claude/skills/model-evaluation/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# Model Selection and Evaluation Reference
## Overview
Comprehensive guide for evaluating models, tuning hyperparameters, and selecting the best model using scikit-learn's model selection tools.
## Train-Test Split
### Basic Splitting
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Basic split (default 75/25)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
# With stratification (preserves class distribution)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.25, stratify=y, random_state=42
)
# Three-way
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