Notebooks Coverage

Report on last executions.

100% 2020-10-21

_images/nbcov-2020-10-21.png

index

coverage

exe time

last execution

name

title

success

time

nb cells

nb runs

nb valid

0

100%

1.203

2020-10-21

astuces/decision_tree_visualization.ipynb

Visualiser un arbre de décision

True

2.129

6

6

6

1

100%

0.201

2020-10-21

astuces/menu_notebook.ipynb

Menu dans un notebook

True

1.101

3

3

3

2

100%

7.203

2020-10-21

digressions/constraint_kmeans.ipynb

K-Means contraint

True

8.245

12

12

12

3

100%

38.154

2020-10-21

encours/2019-01-25_linreg.ipynb

Un exemple simple de régression linéaire

True

39.140

33

33

33

4

100%

52.431

2020-10-21

encours/2020-01-20_intro.ipynb

Courte introduction au machine learning

True

53.337

47

47

47

5

100%

8.232

2020-10-21

encours/2020-01-31_classification.ipynb

Classification

True

9.350

25

25

25

6

100%

4.835

2020-10-21

encours/2020-01-31_titanic.ipynb

Machine learning avec des catégories et du texte

True

5.703

28

28

28

7

100%

29.376

2020-10-21

encours/2020-02-07_sklapi.ipynb

Régression Ridge, Lasso et nouvel estimateur

True

30.270

36

36

36

8

100%

232.283

2020-10-21

lectures/adult_cat.ipynb

Jeu de données avec des catégories

True

233.557

72

72

72

9

100%

3.479

2020-10-21

lectures/artificiel_category.ipynb

Traitement des catégories

True

4.431

24

24

24

10

100%

5.623

2020-10-21

lectures/artificiel_category_2.ipynb

Traitement amélioré des catégories

True

6.674

17

17

17

11

100%

10.470

2020-10-21

lectures/artificiel_category_hash.ipynb

Hashing et catégories

True

11.395

13

13

13

12

100%

20.141

2020-10-21

lectures/artificiel_duration_prediction.ipynb

Prédiction d’une durée

True

21.043

23

23

23

13

100%

516.956

2020-10-21

lectures/artificiel_multiclass.ipynb

Classification multi-classe et jeu mal balancé

True

517.978

22

22

22

14

100%

323.551

2020-10-21

lectures/artificiel_normalisation.ipynb

Normalisation

True

324.465

12

12

12

15

100%

2.950

2020-10-21

lectures/artificiel_shape.ipynb

Intuition derrière l’érosion des modèles

True

3.788

13

13

13

16

100%

16.432

2020-10-21

lectures/artificiel_tokenize.ipynb

Tokenisation

True

17.344

23

23

23

17

100%

13.796

2020-10-21

lectures/artificiel_tokenize_features.ipynb

Des mots aux sacs de mots

True

14.721

30

30

30

18

100%

7.233

2020-10-21

lectures/logreg_kmeans.ipynb

Régression logistique et convexité

True

8.213

11

11

11

19

100%

43.443

2020-10-21

lectures/movielens_fm.ipynb

Factorisation de matrice et recommandations

True

44.386

25

25

25

20

100%

15.088

2020-10-21

lectures/search_rank.ipynb

Ranking et search engine

True

17.503

15

15

15

21

100%

68.299

2020-10-14

lectures/text_sentiment_wordvec.ipynb

Classification de phrases avec word2vec

True

72.462

56

56

56

22

100%

2.939

2020-10-21

lectures/tinygraph_rwr.ipynb

Random Walk with Restart (système de recommandations)

True

3.850

7

7

7

23

100%

6.022

2020-10-21

lectures/wines_color.ipynb

Régression logistique et courbe ROC

True

10.654

22

22

22

24

100%

2.557

2020-10-21

lectures/wines_color_line.ipynb

Régression logistique en 2D

True

3.436

12

12

12

25

100%

8.297

2020-10-21

lectures/wines_color_linear.ipynb

Plusieurs modèles, données disjointes

True

9.261

27

27

27

26

100%

6.624

2020-10-21

lectures/wines_color_roc.ipynb

Classifications et courbes ROC

True

7.473

26

26

26

27

100%

1.844

2020-10-21

lectures/wines_knn.ipynb

Plus proches voisins

True

2.781

9

9

9

28

100%

11.649

2020-10-21

lectures/wines_knn_acp.ipynb

Plus proches voisins - projection

True

12.612

17

17

17

29

100%

3.397

2020-10-21

lectures/wines_knn_cross_val.ipynb

Validation croisée (cross-validation)

True

4.272

22

22

22

30

100%

8.218

2020-10-21

lectures/wines_knn_eval.ipynb

Plus proches voisins - évaluation

True

9.357

14

14

14

31

100%

29.574

2020-10-21

lectures/wines_knn_hyper.ipynb

Sélection des hyper-paramètres

True

30.475

14

14

14

32

100%

5.166

2020-10-21

lectures/wines_knn_split.ipynb

Base d’apprentissage et de test

True

6.097

17

17

17

33

100%

2.116

2020-10-21

lectures/wines_knn_split_strat.ipynb

Découpage stratifié apprentissage / test

True

3.012

12

12

12

34

100%

28.833

2020-10-21

lectures/wines_multi.ipynb

Classification multi-classe

True

29.827

27

27

27

35

100%

51.365

2020-10-21

lectures/wines_multi_stacking.ipynb

Classification multi-classe et stacking

True

52.373

28

28

28

36

100%

84.625

2020-10-21

lectures/wines_reg.ipynb

Prédiction de la note des vins

True

85.713

23

23

23

37

100%

8.103

2020-10-21

lectures/wines_reg_poly.ipynb

Régression polynômiale et pipeline

True

9.020

14

14

14

38

100%

5.331

2020-10-21

visualisation/carte_carreau.ipynb

Données carroyées

True

6.434

13

13

13

39

100%

12.162

2020-10-21

visualisation/enedis_cartes.ipynb

Tracer une carte en Python

True

13.088

18

18

18

40

100%

2.135

2020-10-21

visualisation/enedis_cartes_bokeh.ipynb

Tracer une carte en Python avec bokeh

True

3.102

7

7

7

_images/nbcov.png