Notebooks Coverage

Report on last executions.

95% 2018-11-12

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index coverage exe time last execution name title success time nb cells nb runs nb valid
0 100% 3.180 2018-11-12 astuces/decision_tree_visualization.ipynb Visualiser un arbre de décision True 6.098 6 6 6
1 100% 0.250 2018-11-12 astuces/menu_notebook.ipynb Menu dans un notebook True 3.179 3 3 3
2 0% nan   digressions/constraint_kmeans.ipynb K-Means contraint   nan 18 0  
3 100% 632.621 2018-11-12 lectures/adult_cat.ipynb Jeu de données avec des catégories True 635.058 71 71 71
4 100% 6.234 2018-11-12 lectures/artificiel_category.ipynb Traitement des catégories True 9.118 24 24 24
5 100% 6.823 2018-11-12 lectures/artificiel_category_2.ipynb Traitement amélioré des catégories True 9.115 17 17 17
6 100% 41.046 2018-11-12 lectures/artificiel_category_hash.ipynb Hashing et catégories True 43.142 13 13 13
7 100% 63.491 2018-11-12 lectures/artificiel_duration_prediction.ipynb Prédiction d’une durée True 66.163 21 21 21
8 100% 496.619 2018-11-12 lectures/artificiel_multiclass.ipynb Classification multi-classe et jeu mal balancé True 502.014 22 22 22
9 100% 150.609 2018-11-12 lectures/artificiel_normalisation.ipynb Normalisation True 153.609 12 12 12
10 100% 10.252 2018-11-12 lectures/artificiel_shape.ipynb Intuition derrière l’érosion des modèles True 13.122 13 13 13
11 100% 51.675 2018-11-12 lectures/artificiel_tokenize.ipynb Tokenisation True 54.425 21 21 21
12 100% 57.784 2018-11-12 lectures/artificiel_tokenize_features.ipynb Des mots aux sacs de mots True 60.183 30 30 30
13 0% nan   lectures/logreg_kmeans.ipynb Régression logistique et convexité   nan 14 0  
14 100% 162.292 2018-11-12 lectures/movielens_fm.ipynb Factorisation de matrice et recommandations True 164.486 25 25 25
15 100% 7.227 2018-11-12 lectures/search_rank.ipynb Ranking et search engine True 10.114 16 16 16
16 100% 359.283 2018-11-12 lectures/text_sentiment_wordvec.ipynb Classification de phrases avec word2vec True 361.939 45 45 45
17 100% 6.946 2018-11-12 lectures/tinygraph_rwr.ipynb Random Walk with Restart (système de recommandations) True 9.115 7 7 7
18 100% 18.733 2018-11-12 lectures/wines_color.ipynb Régression logistique et courbe ROC True 21.150 22 22 22
19 100% 9.302 2018-11-12 lectures/wines_color_line.ipynb Régression logistique en 2D True 12.125 12 12 12
20 100% 13.039 2018-11-12 lectures/wines_color_linear.ipynb Plusieurs modèles, données disjointes True 15.563 27 27 27
21 100% 24.680 2018-11-12 lectures/wines_color_roc.ipynb Classifications et courbes ROC True 27.156 26 26 26
22 100% 4.867 2018-11-12 lectures/wines_knn.ipynb Plus proches voisins True 7.109 9 9 9
23 100% 58.263 2018-11-12 lectures/wines_knn_acp.ipynb Plus proches voisins - projection True 61.307 17 17 17
24 100% 10.242 2018-11-12 lectures/wines_knn_cross_val.ipynb Validation croisée (cross-validation) True 13.125 21 21 21
25 100% 36.074 2018-11-12 lectures/wines_knn_eval.ipynb Plus proches voisins - évaluation True 38.152 14 14 14
26 100% 56.890 2018-11-12 lectures/wines_knn_hyper.ipynb Sélection des hyper-paramètres True 59.154 14 14 14
27 100% 24.788 2018-11-12 lectures/wines_knn_split.ipynb Base d’apprentissage et de test True 27.130 17 17 17
28 100% 4.910 2018-11-12 lectures/wines_knn_split_strat.ipynb Découpage stratifié apprentissage / test True 7.117 12 12 12
29 100% 59.046 2018-11-12 lectures/wines_multi.ipynb Classification multi-classe True 61.159 27 27 27
30 100% 23.782 2018-11-12 lectures/wines_multi_stacking.ipynb Classification multi-classe et stacking True 26.175 26 26 26
31 100% 227.796 2018-11-12 lectures/wines_reg.ipynb Prédiction de la note des vins True 230.581 23 23 23
32 100% 24.441 2018-11-12 lectures/wines_reg_poly.ipynb Régression polynômiale et pipeline True 27.134 14 14 14
33 100% 15.637 2018-11-12 visualisation/carte_carreau.ipynb Données carroyées True 18.125 12 12 12
34 100% 102.524 2018-11-12 visualisation/enedis_cartes.ipynb Tracer une carte en Python True 105.205 18 18 18
35 100% 5.462 2018-11-12 visualisation/enedis_cartes_bokeh.ipynb Tracer une carte en Python avec bokeh True 8.143 6 6 6
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