Trợ thủ Machine Learning scikit-learn

Làm được gì

• Hướng dẫn chọn thuật toán cho học có giám sát (phân loại, hồi quy) và không giám sát (phân cụm, giảm chiều).
• Viết code dùng Pipeline và ColumnTransformer để ngăn rò rỉ dữ liệu khi tiền xử lý.
• Hỗ trợ cross-validation, GridSearchCV/RandomizedSearchCV và chọn chỉ số phù hợp (kể cả dữ liệu mất cân bằng).
• Kèm tài liệu tham chiếu chi tiết cho 5 mảng (supervised, unsupervised, đánh giá mô hình, tiền xử lý, pipeline) và script mẫu chạy ngay: classification_pipeline.py, clustering_analysis.py.
• Có mục xử lý lỗi thường gặp: ConvergenceWarning, overfitting, lỗi bộ nhớ với dữ liệu lớn.

Phù hợp với ai

• Data analyst / data scientist làm việc với dữ liệu dạng bảng bằng Python.
• Kỹ sư ML cần baseline vững trước khi dùng deep learning.
• Sinh viên, người mới muốn học đúng quy trình thí nghiệm (chia dữ liệu, CV, tránh leakage).

Ví dụ sử dụng

1. "Xây mô hình dự đoán khách rời bỏ từ dữ liệu có cả cột số và cột phân loại" → tạo pipeline impute + scale + one-hot rồi so sánh nhiều mô hình.
2. "Dữ liệu gian lận rất mất cân bằng, nên dùng metric nào?" → gợi ý Precision/Recall/ROC AUC/Balanced Accuracy và viết scorer tùy chỉnh.
3. "Phân cụm khách hàng" → tìm số cụm tối ưu bằng elbow/silhouette, so sánh K-Means, DBSCAN, GMM và vẽ kết quả bằng PCA.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/HEAD/skills/scikit-learn/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Hãy cài skill mình tìm thấy trên Claude Skill Mart.
Copy thư mục skills/scikit-learn từ repo GitHub K-Dense-AI/scientific-agent-skills vào ~/.claude/skills/scikit-learn/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.