# Evaluar un modelo de ML (/ml--model-evaluation)

/ml--model-evaluation es una skill de Claude Code de la sección IA y Agentes. Evalúa un modelo más allá de un solo número: métricas según el coste de cada error, calibración, rendimiento por segmentos y análisis de fallos.

- Versión web: https://skills.sgomez.dev/es/s/ml--model-evaluation
- Sección: [IA y Agentes](https://skills.sgomez.dev/es/ai.md)
- Autor: Santiago Gómez de la Torre
- Licencia: MIT
- Código: https://github.com/sgomez-dev/claude-skills/blob/main/skills/ml/model-evaluation.md
- Actualizada el 10 jul 2026

## Cómo pedírselo

- `/ml--model-evaluation evalúa este modelo de clasificación de fraude`
- `/ml--model-evaluation comprueba si el modelo está bien calibrado`
- `/ml--model-evaluation haz un análisis de errores por segmento de usuarios`

## Instalar

macOS · Linux:

```
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/sgomez-dev/claude-skills/main/install.sh | bash
```

Windows:

```
irm https://raw.githubusercontent.com/sgomez-dev/claude-skills/main/install.ps1 | iex
```

Plugin de Claude Code:

```
/plugin marketplace add sgomez-dev/claude-skills
/plugin install ml-skills@claude-skills-collection
```

## Permisos

- Lee: `**/*.py`, `**/*.ipynb`, `**/*.csv`, `**/*.parquet`, `**/*.json`, `models/**`, `requirements.txt`, `pyproject.toml`
- Escribe: `**/*.py`, `**/*.ipynb`, `reports/**`, `**/*.md`
- Ejecuta: `python`, `pip`
- Red: No
- Destructiva: No

## Descripción del autor (traducida)

Evalúa un modelo correctamente: métricas adecuadas, calibración, segmentos, análisis de errores

- [Cómo revisamos esto](https://skills.sgomez.dev/es/methodology.md)