baem1n/ml-pipeline
06_examples/skills/ml-pipeline/SKILL.md
머신러닝 파이프라인 에이전트 가이드. sklearn 기반 모델 비교, 교차 검증, 서브에이전트 위임 패턴을 다룹니다.
$ install --global
skillsauthnpx skillsauth add baem1n/langchain-langgraph-deepagents-notebooks ml-pipelineInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
Security Scan Results
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
3
Scanners Passed
9
Scanners in report
Clean
TrivyContainer and dependency vulnerability scanner
95%
Clean
SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities
95%
Clean
mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation
95%
Skipped
Snyk (dep)Open source security scanning
50%
Skipped
Socket.devSupply chain security analysis
50%
Skipped
VirusTotalMulti-engine malware detection
50%
Skipped
CrowdStrikeAdvanced threat intelligence
50%
Skipped
OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check
50%
Skipped
OWASP Dep-Check
50%
Last scanned: Apr 3, 2026, 7:48 PM99.0s1 file scanned
SKILL.md
- name:
- ml-pipeline
- description:
- >
- license:
- MIT
- compatibility:
- Python 3.12+
- category:
- ml
- difficulty:
- advanced
- allowed-tools:
- data_loader train_model evaluate_model
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
- Load:
data_loader로 데이터셋 로드 (iris, wine 등) - Train: 최소 2개 이상 알고리즘으로
train_model실행 - Evaluate:
evaluate_model로 5-fold 교차 검증 - Compare: 평균 정확도와 표준편차를 비교
- Recommend: 최적 모델 추천 및 근거 설명
지원 알고리즘
| 알고리즘 | 키 | 특징 |
|---------|-----|------|
| Random Forest | random_forest | 앙상블, 과적합 방지 |
| SVM | svm | 고차원 데이터에 강함 |
| Logistic Regression | logistic | 해석 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)
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