Data Analysis
Читает датасет CSV/JSON и делит на train/validation/test со стратификацией по целевому столбцу (по умолчанию 70/15/15, воспроизводимое зерно) или стратифицированный k-fold; отчёт о распределении классов по сплитам с полосами отклонения, проверка утечек через дубликаты строк, предпросмотр SMOTE (интерполяция ближайших соседей на train) и экспорт CSV в ZIP.
Вызовите этот инструмент из своего кода на трёх языках.
# 1) Request a presigned URL → returns { uploadUrl, storageKey }
curl -X POST 'http://127.0.0.1:3003/api/upload/presign/train-test-split-with-stratification' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"filename":"dataFile.ext","contentType":"application/octet-stream","size":12345}'
# 2) PUT the file bytes directly to the presigned uploadUrl
curl -X PUT '<presigned uploadUrl>' \
--data-binary @/path/to/file.ext
# 3) Call the tool, passing the returned storageKey for each file field
curl -X POST 'http://127.0.0.1:3003/ru/api/tools/train-test-split-with-stratification' \
-F 'dataFile=uploads/2026/01/01/your-tool-1700000000000-abc123.ext' \
-F 'datasetText=text,length,label
The movie was wonderful and I loved every minute,42,positive
Absolutely terrible waste of time,31,negative
Pretty good overall would recommend,31,positive
Bad acting and a worse plot,25,negative
I enjoyed it a lot,16,positive
Not great not terrible just fine,30,neutral
Loved the soundtrack and visuals,28,positive
The pacing was boring and slow,28,negative
It was okay nothing special,24,neutral
Fantastic acting by the whole cast,30,positive
Weak ending ruined it for me,24,negative
Fine for a rainy afternoon,24,neutral
Brilliant and moving film,23,positive
Disappointing sequel,19,negative
Mediocre but watchable,21,neutral
Gorgeous cinematography throughout,29,positive
Painfully dull script,19,negative
A masterpiece of the genre,24,positive
Cliched and forgettable,20,negative
Charming and genuinely funny,25,positive
Skip it you will thank me,21,negative
Delightful from start to finish,27,positive
Two hours I will never get back,29,negative
Watchable if nothing else is on,26,neutral' \
-F 'targetColumn=label' \
-F 'splitMode=standard' \
-F 'trainPercent=70' \
-F 'valPercent=15' \
-F 'kFolds=5' \
-F 'randomSeed=42' \
-F 'stratify=true' \
-F 'shuffle=true' \
-F 'smotePreview=false' \
-F 'exportZip=true'Отправьте POST-запрос с входными данными в JSON. Параметры типа «файл» требуют предварительной загрузки.
POST http://127.0.0.1:3003/ru/api/tools/train-test-split-with-stratification| Имя | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
| dataFile | fileнужна загрузка | Нет | — |
| datasetText | textarea | Нет | — |
| targetColumn | text | Да | — |
| splitMode | select | Нет | — |
| trainPercent | number | Нет | — |
| valPercent | number | Нет | — |
| kFolds | number | Нет | — |
| randomSeed | number | Нет | — |
| stratify | checkbox | Нет | — |
| shuffle | checkbox | Нет | — |
| smotePreview | checkbox | Нет | — |
| exportZip | checkbox | Нет | — |
HTML-результат
{
"result": "<div>Processed HTML content</div>",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}Добавьте этот инструмент на свой сервер Model Context Protocol, чтобы ИИ-агенты могли перечислять и вызывать его.
Добавьте этот блок в конфигурацию вашего MCP-клиента:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-train-test-split-with-stratification": {
"name": "train-test-split-with-stratification",
"description": "Читает датасет CSV/JSON и делит на train/validation/test со стратификацией по целевому столбцу (по умолчанию 70/15/15, воспроизводимое зерно) или стратифицированный k-fold; отчёт о распределении классов по сплитам с полосами отклонения, проверка утечек через дубликаты строк, предпросмотр SMOTE (интерполяция ближайших соседей на train) и экспорт CSV в ZIP.",
"baseUrl": "http://127.0.0.1:3003/mcp/sse?toolId=train-test-split-with-stratification",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}После подключения к SSE-endpoint выведите список доступных инструментов:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}Вызовите инструмент по его id; аргументы формируются из его параметров:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "train-test-split-with-stratification",
"arguments": {
"dataFile": "https://example.com/file.ext",
"datasetText": "text,length,label\nThe movie was wonderful and I loved every minute,42,positive\nAbsolutely terrible waste of time,31,negative\nPretty good overall would recommend,31,positive\nBad acting and a worse plot,25,negative\nI enjoyed it a lot,16,positive\nNot great not terrible just fine,30,neutral\nLoved the soundtrack and visuals,28,positive\nThe pacing was boring and slow,28,negative\nIt was okay nothing special,24,neutral\nFantastic acting by the whole cast,30,positive\nWeak ending ruined it for me,24,negative\nFine for a rainy afternoon,24,neutral\nBrilliant and moving film,23,positive\nDisappointing sequel,19,negative\nMediocre but watchable,21,neutral\nGorgeous cinematography throughout,29,positive\nPainfully dull script,19,negative\nA masterpiece of the genre,24,positive\nCliched and forgettable,20,negative\nCharming and genuinely funny,25,positive\nSkip it you will thank me,21,negative\nDelightful from start to finish,27,positive\nTwo hours I will never get back,29,negative\nWatchable if nothing else is on,26,neutral",
"targetColumn": "label",
"splitMode": "standard",
"trainPercent": 70,
"valPercent": 15,
"kFolds": 5,
"randomSeed": 42,
"stratify": true,
"shuffle": true,
"smotePreview": false,
"exportZip": true
}
}
}Вопросы или проблемы? Свяжитесь с [email protected]