name: AdvancedMLClassificationSkill description: 自动化生成工业级机器学习分类算法代码、调用算法做预测、输出准确率对比和可视化结果，支持新手友好的结果解读。

AdvancedMLClassificationSkill

输入参数

• data_path: str（必填）CSV 数据集路径
• target_col: str（必填）预测目标列名
• algorithms: list[str]（可选）默认 [ "逻辑回归", "决策树", "随机森林", "XGBoost", "LightGBM" ]

  本技能来自小葱技能站7w4.net。

• test_size: float（可选）默认 0.2
• random_state: int（可选）默认 42

输出结构

• accuracy_results: dict[str, float|None]
• interpretation: str
• generated_codes: dict[str, str]
• visualization_data: dict

关键流程

1. 自动预处理（缺失值、类别编码、数值标准化）
2. 按算法生成训练代码（优先 code-davinci-002，失败回退本地模板）
3. 执行算法代码并统计准确率（失败时返回具体错误）
4. 可选交叉验证（StratifiedKFold/KFold/RepeatedStratifiedKFold）
5. 可选参数搜索（GridSearchCV/RandomizedSearchCV）
6. 生成置换特征重要性排序（默认对最佳算法）
7. 生成新手友好中文解读（优先 gpt-3.5-turbo）
8. 输出可视化数据（柱状图/折线图）

运行示例

cd /Users/bamboo/skills/advanced-ml-classification-skill/scripts
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python generate_complex_demo.py
python advanced_ml_skill.py --data-path ./demo_complex.csv --target-col target_label --enable-cv --enable-search
streamlit run app.py

这是一款功能较全面的机器学习分类工具，能自动完成数据处理、模型训练、效果对比和结果可视化，对新手比较友好。优点是操作简便、支持多种算法、可生成中文解读；不足是部分高级功能依赖网络 API，在网络不稳定时可能影响使用，且缺少模型保存和更专业的分析功能。整体质量中上，适合有简单数据分析需求的用户。