baem1n/langchain-langgraph-deepagents-notebooks/ml-pipeline

Claude Code and agent skill by baem1n/langchain-langgraph-deepagents-notebooks

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머신러닝 파이프라인 에이전트 가이드. sklearn 기반 모델 비교, 교차 검증, 서브에이전트 위임 패턴을 다룹니다.

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SKILL.md

Skill tools note: metadata.include_tools is a space-separated Deep Agents field. The tools become visible only after this skill is read or pinned, and the agent or SkillsMiddleware must provide matching tool implementations.

ML Pipeline 스킬

사용 시기

  • 사용자가 머신러닝 모델 학습 및 비교를 요청할 때
  • 데이터셋 로드 → 학습 → 평가 파이프라인을 자동화할 때
  • 최적 모델 추천이 필요할 때

워크플로

  1. Load: data_loader로 데이터셋 로드 (iris, wine 등)
  2. Train: 최소 2개 이상 알고리즘으로 train_model 실행
  3. Evaluate: evaluate_model로 5-fold 교차 검증
  4. Compare: 평균 정확도와 표준편차를 비교
  5. Recommend: 최적 모델 추천 및 근거 설명

지원 알고리즘

알고리즘키특징
Random Forestrandom_forest앙상블, 과적합 방지
SVMsvm고차원 데이터에 강함
Logistic Regressionlogistic해석 가능, 빠름

모델 비교 기준

  • 평균 CV 점수: 일반화 성능의 주요 지표
  • 표준편차: 안정성 지표 (낮을수록 좋음)
  • Trade-off: 정확도 vs 해석 가능성 vs 학습 시간

서브에이전트 위임

전처리가 필요하면 data-preprocessor 서브에이전트에게 위임:

  • 결측치 처리
  • 스케일링 (StandardScaler, MinMaxScaler)
  • 범주형 인코딩 (OneHotEncoder, LabelEncoder)

보고 형식

| 알고리즘 | 테스트 정확도 | CV 평균 | CV 표준편차 |
|---------|-------------|---------|-----------|
| random_forest | 0.9667 | 0.9600 | 0.0163 |
| svm | 0.9333 | 0.9533 | 0.0249 |
| logistic | 0.9333 | 0.9467 | 0.0327 |
 
추천: random_forest (가장 높은 CV 평균, 가장 낮은 표준편차)

Security

  • Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

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Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Refreshed 18 Mar 2026, 7 months ago.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
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