Community研究&データ分析github.com

Mirannonarbitrable290/agentic-kaggle-skill

自律型AIエージェントをデプロイして、Kaggleデータサイエンスコンペティションの調査、デバッグ、反復開発を自動化します。

agentic-kaggle-skill とは?

このスキルは、Kaggleのデータサイエンスコンペティションに参加するために設計された自律型AIエージェントを提供します。エージェントは、データセットの探索、特徴量エンジニアリング、モデル学習、ハイパーパラメータチューニング、提出ファイルの作成といった、コンペティションの典型的なワークフローを自動化します。主にClaude CodeやCodexなどのAIエージェントプラットフォームで使用されることを想定しており、プロジェクトのセットアップから結果の提出までをエンドツーエンドで支援します。開発者は、コンペティションの要件に基づいてエージェントの動作を指示でき、反復的な実験とデバッグを効率的に行うことができます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add Mirannonarbitrable290/agentic-kaggle-skill

Installed? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

agentic-kaggle-skill は何をしますか?

自律型AIエージェントをデプロイして、Kaggleデータサイエンスコンペティションの調査、デバッグ、反復開発を自動化します。

概要

このスキルは、Kaggleコンペティションのワークフローを自動化するためのAIエージェント設定を提供します。エージェントはデータの前処理、モデル構築、評価、提出までを自律的に実行します。

主な機能

  • データ探索: データセットの自動分析と可視化
  • 特徴量エンジニアリング: 最適な特徴量の生成と選択
  • モデル学習: 複数のモデルを並列で学習し、最適なものを選択
  • ハイパーパラメータチューニング: グリッドサーチやベイズ最適化による調整
  • 提出ファイル作成: テストデータに対する予測と提出ファイルの生成

使用方法

  1. リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/Mirannonarbitrable290/agentic-kaggle-skill.git
cd agentic-kaggle-skill
  1. 必要なパッケージをインストールします:
pip install -r requirements.txt
  1. エージェントを起動します:
python run_agent.py --competition <competition-name>

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • その他のAIエージェントツール

ライセンス

MIT License

貢献

プルリクエストは歓迎します。大きな変更を加える場合は、まずissueを開いて議論してください。

関連スキル