Notebooks Coverage

Report on last executions.

100% 2020-12-16

_images/nbcov-2020-12-16.png

index

coverage

exe time

last execution

name

title

success

time

nb cells

nb runs

nb valid

0

100%

1.167

2020-12-16

astuces/decision_tree_visualization.ipynb

Visualiser un arbre de décision

True

2.141

6

6

6

1

100%

0.171

2020-12-16

astuces/menu_notebook.ipynb

Menu dans un notebook

True

1.111

3

3

3

2

100%

7.177

2020-12-16

digressions/constraint_kmeans.ipynb

K-Means contraint

True

8.314

12

12

12

3

100%

36.675

2020-12-16

encours/2019-01-25_linreg.ipynb

Un exemple simple de régression linéaire

True

37.591

33

33

33

4

100%

51.645

2020-12-16

encours/2020-01-20_intro.ipynb

Courte introduction au machine learning

True

52.642

47

47

47

5

100%

8.050

2020-12-16

encours/2020-01-31_classification.ipynb

Classification

True

9.198

25

25

25

6

100%

4.457

2020-12-16

encours/2020-01-31_titanic.ipynb

Machine learning avec des catégories et du texte

True

5.322

28

28

28

7

100%

28.947

2020-12-16

encours/2020-02-07_sklapi.ipynb

Régression Ridge, Lasso et nouvel estimateur

True

29.850

36

36

36

8

100%

207.686

2020-12-16

lectures/adult_cat.ipynb

Jeu de données avec des catégories

True

209.062

72

72

72

9

100%

4.888

2020-12-16

lectures/artificiel_category.ipynb

Traitement des catégories

True

6.160

24

24

24

10

100%

4.315

2020-12-16

lectures/artificiel_category_2.ipynb

Traitement amélioré des catégories

True

5.332

17

17

17

11

100%

11.001

2020-12-16

lectures/artificiel_category_hash.ipynb

Hashing et catégories

True

12.164

13

13

13

12

100%

18.780

2020-12-16

lectures/artificiel_duration_prediction.ipynb

Prédiction d’une durée

True

20.065

23

23

23

13

100%

507.591

2020-12-16

lectures/artificiel_multiclass.ipynb

Classification multi-classe et jeu mal balancé

True

508.642

22

22

22

14

100%

116.523

2020-12-16

lectures/artificiel_normalisation.ipynb

Normalisation

True

117.431

12

12

12

15

100%

4.809

2020-12-16

lectures/artificiel_shape.ipynb

Intuition derrière l’érosion des modèles

True

5.928

13

13

13

16

100%

16.406

2020-12-16

lectures/artificiel_tokenize.ipynb

Tokenisation

True

17.402

23

23

23

17

100%

13.061

2020-12-16

lectures/artificiel_tokenize_features.ipynb

Des mots aux sacs de mots

True

14.070

30

30

30

18

100%

7.441

2020-12-16

lectures/logreg_kmeans.ipynb

Régression logistique et convexité

True

8.552

11

11

11

19

100%

34.022

2020-12-16

lectures/movielens_fm.ipynb

Factorisation de matrice et recommandations

True

35.268

25

25

25

20

100%

12.130

2020-12-16

lectures/search_rank.ipynb

Ranking et search engine

True

14.587

15

15

15

21

100%

61.951

2020-12-09

lectures/text_sentiment_wordvec.ipynb

Classification de phrases avec word2vec

True

62.921

56

56

56

22

100%

2.814

2020-12-16

lectures/tinygraph_rwr.ipynb

Random Walk with Restart (système de recommandations)

True

3.990

7

7

7

23

100%

5.518

2020-12-16

lectures/wines_color.ipynb

Régression logistique et courbe ROC

True

6.507

22

22

22

24

100%

2.664

2020-12-16

lectures/wines_color_line.ipynb

Régression logistique en 2D

True

3.592

12

12

12

25

100%

6.929

2020-12-16

lectures/wines_color_linear.ipynb

Plusieurs modèles, données disjointes

True

7.857

27

27

27

26

100%

7.549

2020-12-16

lectures/wines_color_roc.ipynb

Classifications et courbes ROC

True

8.462

26

26

26

27

100%

1.654

2020-12-16

lectures/wines_knn.ipynb

Plus proches voisins

True

2.563

9

9

9

28

100%

11.707

2020-12-16

lectures/wines_knn_acp.ipynb

Plus proches voisins - projection

True

12.692

17

17

17

29

100%

3.387

2020-12-16

lectures/wines_knn_cross_val.ipynb

Validation croisée (cross-validation)

True

4.359

22

22

22

30

100%

7.366

2020-12-16

lectures/wines_knn_eval.ipynb

Plus proches voisins - évaluation

True

8.330

14

14

14

31

100%

26.675

2020-12-16

lectures/wines_knn_hyper.ipynb

Sélection des hyper-paramètres

True

27.602

14

14

14

32

100%

5.030

2020-12-16

lectures/wines_knn_split.ipynb

Base d’apprentissage et de test

True

6.177

17

17

17

33

100%

1.965

2020-12-16

lectures/wines_knn_split_strat.ipynb

Découpage stratifié apprentissage / test

True

2.979

12

12

12

34

100%

21.258

2020-12-16

lectures/wines_multi.ipynb

Classification multi-classe

True

22.240

27

27

27

35

100%

55.258

2020-12-16

lectures/wines_multi_stacking.ipynb

Classification multi-classe et stacking

True

57.607

28

28

28

36

100%

103.147

2020-12-16

lectures/wines_reg.ipynb

Prédiction de la note des vins

True

104.304

23

23

23

37

100%

5.030

2020-12-16

lectures/wines_reg_poly.ipynb

Régression polynômiale et pipeline

True

6.011

14

14

14

38

100%

5.442

2020-12-16

visualisation/carte_carreau.ipynb

Données carroyées

True

6.973

13

13

13

39

100%

12.322

2020-12-16

visualisation/enedis_cartes.ipynb

Tracer une carte en Python

True

13.428

18

18

18

40

100%

2.190

2020-12-16

visualisation/enedis_cartes_bokeh.ipynb

Tracer une carte en Python avec bokeh

True

3.261

7

7

7

_images/nbcov.png