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1# -*- coding: utf-8 -*-
2"""
3@file
4@brief Default options for the application.
5"""
6import os
7from .competition import Competition
10class LightMLBoardDefaultOptions:
11 """
12 Default options for the web application.
13 """
15 lang = "fr"
17 debug = True
19 logging = True
21 title = "Compétition de Machine Learning"
23 subtitle = "ENSAE"
25 cookie_secret = "bZJc2sWbQLKos6GkHn/VB9oXwQt8S0R0kRvJ5/xJ89E="
27 description = """Tableaux de résultats pour la compétition
28 de machine learning organisé dans le cadre du cours
29 <a href="http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/index.html">Python pour un data scientist économiste</a>.
30 """.replace(" ", "")
32 description2 = """Détails de la compétition :
33 <a href="http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/questions/competition_2A.html#l-competition-2017-2a">
34 Compétition 2017 - additifs alimentaires</a>.
35 """.replace(" ", "")
37 title_main = "Principe"
38 description_main = """..."""
40 allowed_users = None
42 competitions = [Competition(
43 cpt_id=0,
44 name="Prédiction de la présence d'additifs",
45 link=("http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/questions/" +
46 "competition_2A.html#competition-2017-additifs-alimentaires"),
47 expected_values=os.path.join(
48 os.path.dirname(__file__), "data", "dummy_prediction.data"),
49 metric=["roc_auc_score_micro", "roc_auc_score_macro"],
50 description="""Le site OpenFoodFacts recense la composition de milliers de produits.
51 La base de données peut être téléchargée (data). On veut savoir si les additifs ajoutés
52 apparaissent plus fréquemment avec certains produits ou certaines compositions. Une façon
53 est de prédire la présence d'additifs en fonction de toutes les autres variables.
54 Si un modèle de prédiction fait mieux que le hasard, cela signifie que certaines
55 corrélations existent. C'est un problème de classification binaire.""")]