Notebooks Coverage

Report on last executions.

100% 2020-02-14

_images/nbcov-2020-02-14.png

index

coverage

exe time

last execution

name

title

success

time

nb cells

nb runs

nb valid

0

100%

0.801

2020-02-14

astuces/decision_tree_visualization.ipynb

Visualiser un arbre de décision

True

1.628

6

6

6

1

100%

0.160

2020-02-14

astuces/menu_notebook.ipynb

Menu dans un notebook

True

1.788

3

3

3

2

100%

3.362

2020-02-14

digressions/constraint_kmeans.ipynb

K-Means contraint

True

4.376

11

11

11

3

100%

51.703

2020-02-14

encours/2019-01-25_linreg.ipynb

Un exemple simple de régression linéaire

True

52.715

33

33

33

4

100%

57.616

2020-02-14

encours/2020-01-20_intro.ipynb

Courte introduction au machine learning

True

58.506

47

47

47

5

100%

11.525

2020-02-14

encours/2020-01-31_classification.ipynb

Classification

True

17.118

25

25

25

6

100%

3.751

2020-02-14

encours/2020-01-31_titanic.ipynb

Machine learning avec des catégories et du texte

True

4.618

28

28

28

7

100%

38.594

2020-02-14

encours/2020-02-07_sklapi.ipynb

Régression Ridge, Lasso et nouvel estimateur

True

39.465

36

36

36

8

100%

270.782

2020-02-14

lectures/adult_cat.ipynb

Jeu de données avec des catégories

True

272.241

72

72

72

9

100%

2.112

2020-02-14

lectures/artificiel_category.ipynb

Traitement des catégories

True

2.957

24

24

24

10

100%

3.488

2020-02-14

lectures/artificiel_category_2.ipynb

Traitement amélioré des catégories

True

4.348

17

17

17

11

100%

13.365

2020-02-14

lectures/artificiel_category_hash.ipynb

Hashing et catégories

True

14.252

13

13

13

12

100%

17.232

2020-02-14

lectures/artificiel_duration_prediction.ipynb

Prédiction d’une durée

True

18.184

23

23

23

13

100%

429.196

2020-02-14

lectures/artificiel_multiclass.ipynb

Classification multi-classe et jeu mal balancé

True

430.177

22

22

22

14

100%

49.136

2020-02-14

lectures/artificiel_normalisation.ipynb

Normalisation

True

50.062

12

12

12

15

100%

3.174

2020-02-14

lectures/artificiel_shape.ipynb

Intuition derrière l’érosion des modèles

True

4.017

13

13

13

16

100%

10.878

2020-02-14

lectures/artificiel_tokenize.ipynb

Tokenisation

True

11.749

23

23

23

17

100%

12.743

2020-02-14

lectures/artificiel_tokenize_features.ipynb

Des mots aux sacs de mots

True

13.597

30

30

30

18

100%

2.714

2020-02-14

lectures/logreg_kmeans.ipynb

Régression logistique et convexité

True

3.555

8

8

8

19

100%

37.705

2020-02-14

lectures/movielens_fm.ipynb

Factorisation de matrice et recommandations

True

38.703

25

25

25

20

100%

5.620

2020-02-14

lectures/search_rank.ipynb

Ranking et search engine

True

8.317

16

16

16

21

100%

84.821

2020-02-13

lectures/text_sentiment_wordvec.ipynb

Classification de phrases avec word2vec

True

85.909

56

56

56

22

100%

2.625

2020-02-14

lectures/tinygraph_rwr.ipynb

Random Walk with Restart (système de recommandations)

True

3.436

7

7

7

23

100%

4.669

2020-02-14

lectures/wines_color.ipynb

Régression logistique et courbe ROC

True

5.960

22

22

22

24

100%

2.537

2020-02-14

lectures/wines_color_line.ipynb

Régression logistique en 2D

True

3.392

12

12

12

25

100%

6.871

2020-02-14

lectures/wines_color_linear.ipynb

Plusieurs modèles, données disjointes

True

7.718

27

27

27

26

100%

6.403

2020-02-14

lectures/wines_color_roc.ipynb

Classifications et courbes ROC

True

7.257

26

26

26

27

100%

1.201

2020-02-14

lectures/wines_knn.ipynb

Plus proches voisins

True

2.150

9

9

9

28

100%

10.790

2020-02-14

lectures/wines_knn_acp.ipynb

Plus proches voisins - projection

True

11.623

17

17

17

29

100%

2.619

2020-02-14

lectures/wines_knn_cross_val.ipynb

Validation croisée (cross-validation)

True

3.456

22

22

22

30

100%

7.202

2020-02-14

lectures/wines_knn_eval.ipynb

Plus proches voisins - évaluation

True

8.089

14

14

14

31

100%

27.428

2020-02-14

lectures/wines_knn_hyper.ipynb

Sélection des hyper-paramètres

True

28.257

14

14

14

32

100%

6.012

2020-02-14

lectures/wines_knn_split.ipynb

Base d’apprentissage et de test

True

6.972

17

17

17

33

100%

1.353

2020-02-14

lectures/wines_knn_split_strat.ipynb

Découpage stratifié apprentissage / test

True

2.191

12

12

12

34

100%

20.713

2020-02-14

lectures/wines_multi.ipynb

Classification multi-classe

True

21.819

27

27

27

35

100%

72.195

2020-02-14

lectures/wines_multi_stacking.ipynb

Classification multi-classe et stacking

True

73.035

28

28

28

36

100%

103.119

2020-02-14

lectures/wines_reg.ipynb

Prédiction de la note des vins

True

103.989

23

23

23

37

100%

6.767

2020-02-14

lectures/wines_reg_poly.ipynb

Régression polynômiale et pipeline

True

7.585

14

14

14

38

100%

5.174

2020-02-14

visualisation/carte_carreau.ipynb

Données carroyées

True

6.190

12

12

12

39

100%

5.935

2020-02-14

visualisation/enedis_cartes.ipynb

Tracer une carte en Python

True

6.805

18

18

18

40

100%

2.442

2020-02-14

visualisation/enedis_cartes_bokeh.ipynb

Tracer une carte en Python avec bokeh

True

3.343

7

7

7

_images/nbcov.png