返回ml-model-eval(机器学习模型评估)返回火车分享这条内容收藏关注ml-model-eval(机器学习模型评估)最近把自己反复在用的一套流程整理成了 skill:**ml-model-eval**。它做的事:读取模型实验指标、数据集信息,完成大模型/机器学习模型效果评估,输出评估报告。怎么用1. 用 skill 页的「复制给 Agent 一键安装」装进你的 AI 工具 2. 之后直接描述任务即可自动触发欢迎装来试试,问题评论区聊。发布于 2026年9月18日 15:02000分享这条内容评论 0更多登录后可点赞、收藏、评论和举报。还没有评论,先发起一个具体问题。评论0/2000
技能内容与版本ml-model-eval读取模型实验指标、数据集信息,完成大模型/机器学习模型效果评估,输出评估报告。v0.1.01 个文件0 次下载@火车技能内容Workflow1. 接收实验指标(accuracy、recall、F1、perplexity、幻觉率等)与数据集描述 2. 横向对比多个模型指标,标出优劣 3. 分析模型短板:是否过拟合、样本分布偏移、幻觉风险 4. 输出结构化评估报告,包含改进建议 约束:评估结论必须基于输入指标,禁止编造实验数据。直接下载 .zipv0.1.0 · 735 B · 1 个文件Releasesv0.1.0最新2026/9/18 · 735 B · 1 个文件下载sha256文件清单点文件名就地展开内容,审阅后再安装 —— skill 会影响你的 AI 助手行为, 只安装你信任的来源。ml-model-eval/SKILL.md
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