Notebooks Coverage

Report on last executions.

100% 2020-08-09

_images/nbcov-2020-08-09.png

index

coverage

exe time

last execution

name

title

success

time

nb cells

nb runs

nb valid

0

100%

1.373

2020-08-09

astuces/decision_tree_visualization.ipynb

Visualiser un arbre de décision

True

2.299

6

6

6

1

100%

0.205

2020-08-09

astuces/menu_notebook.ipynb

Menu dans un notebook

True

1.105

3

3

3

2

100%

8.233

2020-08-09

digressions/constraint_kmeans.ipynb

K-Means contraint

True

9.158

12

12

12

3

100%

40.593

2020-08-09

encours/2019-01-25_linreg.ipynb

Un exemple simple de régression linéaire

True

41.433

33

33

33

4

100%

52.163

2020-08-09

encours/2020-01-20_intro.ipynb

Courte introduction au machine learning

True

53.000

47

47

47

5

100%

9.906

2020-08-09

encours/2020-01-31_classification.ipynb

Classification

True

10.802

25

25

25

6

100%

3.969

2020-08-09

encours/2020-01-31_titanic.ipynb

Machine learning avec des catégories et du texte

True

4.768

28

28

28

7

100%

30.428

2020-08-09

encours/2020-02-07_sklapi.ipynb

Régression Ridge, Lasso et nouvel estimateur

True

31.233

36

36

36

8

100%

207.575

2020-08-09

lectures/adult_cat.ipynb

Jeu de données avec des catégories

True

208.744

72

72

72

9

100%

2.961

2020-08-09

lectures/artificiel_category.ipynb

Traitement des catégories

True

3.919

24

24

24

10

100%

3.878

2020-08-09

lectures/artificiel_category_2.ipynb

Traitement amélioré des catégories

True

4.784

17

17

17

11

100%

9.443

2020-08-09

lectures/artificiel_category_hash.ipynb

Hashing et catégories

True

10.378

13

13

13

12

100%

18.143

2020-08-09

lectures/artificiel_duration_prediction.ipynb

Prédiction d’une durée

True

19.110

23

23

23

13

100%

531.570

2020-08-09

lectures/artificiel_multiclass.ipynb

Classification multi-classe et jeu mal balancé

True

532.480

22

22

22

14

100%

53.825

2020-08-09

lectures/artificiel_normalisation.ipynb

Normalisation

True

54.722

12

12

12

15

100%

2.984

2020-08-09

lectures/artificiel_shape.ipynb

Intuition derrière l’érosion des modèles

True

3.896

13

13

13

16

100%

14.993

2020-08-09

lectures/artificiel_tokenize.ipynb

Tokenisation

True

15.949

23

23

23

17

100%

13.470

2020-08-09

lectures/artificiel_tokenize_features.ipynb

Des mots aux sacs de mots

True

14.442

30

30

30

18

100%

8.773

2020-08-09

lectures/logreg_kmeans.ipynb

Régression logistique et convexité

True

9.714

11

11

11

19

100%

34.037

2020-08-09

lectures/movielens_fm.ipynb

Factorisation de matrice et recommandations

True

34.976

25

25

25

20

100%

3.109

2020-08-09

lectures/search_rank.ipynb

Ranking et search engine

True

4.026

15

15

15

21

100%

71.442

2020-08-09

lectures/text_sentiment_wordvec.ipynb

Classification de phrases avec word2vec

True

72.318

56

56

56

22

100%

2.342

2020-08-09

lectures/tinygraph_rwr.ipynb

Random Walk with Restart (système de recommandations)

True

3.432

7

7

7

23

100%

6.469

2020-08-09

lectures/wines_color.ipynb

Régression logistique et courbe ROC

True

7.388

22

22

22

24

100%

2.819

2020-08-09

lectures/wines_color_line.ipynb

Régression logistique en 2D

True

3.701

12

12

12

25

100%

12.706

2020-08-09

lectures/wines_color_linear.ipynb

Plusieurs modèles, données disjointes

True

13.565

27

27

27

26

100%

7.205

2020-08-09

lectures/wines_color_roc.ipynb

Classifications et courbes ROC

True

7.987

26

26

26

27

100%

1.599

2020-08-09

lectures/wines_knn.ipynb

Plus proches voisins

True

2.737

9

9

9

28

100%

13.516

2020-08-09

lectures/wines_knn_acp.ipynb

Plus proches voisins - projection

True

14.624

17

17

17

29

100%

3.167

2020-08-09

lectures/wines_knn_cross_val.ipynb

Validation croisée (cross-validation)

True

4.050

22

22

22

30

100%

11.166

2020-08-09

lectures/wines_knn_eval.ipynb

Plus proches voisins - évaluation

True

12.496

14

14

14

31

100%

28.615

2020-08-09

lectures/wines_knn_hyper.ipynb

Sélection des hyper-paramètres

True

29.482

14

14

14

32

100%

6.159

2020-08-09

lectures/wines_knn_split.ipynb

Base d’apprentissage et de test

True

7.053

17

17

17

33

100%

2.075

2020-08-09

lectures/wines_knn_split_strat.ipynb

Découpage stratifié apprentissage / test

True

2.955

12

12

12

34

100%

21.138

2020-08-09

lectures/wines_multi.ipynb

Classification multi-classe

True

22.122

27

27

27

35

100%

56.750

2020-08-09

lectures/wines_multi_stacking.ipynb

Classification multi-classe et stacking

True

57.574

28

28

28

36

100%

84.563

2020-08-09

lectures/wines_reg.ipynb

Prédiction de la note des vins

True

85.420

23

23

23

37

100%

4.487

2020-08-09

lectures/wines_reg_poly.ipynb

Régression polynômiale et pipeline

True

5.448

14

14

14

38

100%

5.194

2020-08-09

visualisation/carte_carreau.ipynb

Données carroyées

True

6.098

13

13

13

39

100%

11.810

2020-08-09

visualisation/enedis_cartes.ipynb

Tracer une carte en Python

True

12.681

18

18

18

40

100%

2.035

2020-08-09

visualisation/enedis_cartes_bokeh.ipynb

Tracer une carte en Python avec bokeh

True

3.213

7

7

7

_images/nbcov.png