diff --git a/_doc/practice/algo-base/exercice_plus_grande_somme.ipynb b/_doc/practice/algo-base/exercice_plus_grande_somme.ipynb index 8b9d711..4c99769 100644 --- a/_doc/practice/algo-base/exercice_plus_grande_somme.ipynb +++ b/_doc/practice/algo-base/exercice_plus_grande_somme.ipynb @@ -315,11 +315,7 @@ "source": [ "cout = lambda n: 0 if n == 1 else n + 2 * cout(n // 2)\n", "for i in range(1, 10):\n", - " print(\n", - " \"f({0})={1} --> f({0})/{0} = {2}\".format(\n", - " 2**i, cout(2**i), cout(2**i) / 2**i\n", - " )\n", - " )" + " print(\"f({0})={1} --> f({0})/{0} = {2}\".format(2**i, cout(2**i), cout(2**i) / 2**i))" ] }, { diff --git a/_doc/practice/exams/enonce_ml_2017_correction.ipynb b/_doc/practice/exams/enonce_ml_2017_correction.ipynb index e38bfd9..201d18e 100644 --- a/_doc/practice/exams/enonce_ml_2017_correction.ipynb +++ b/_doc/practice/exams/enonce_ml_2017_correction.ipynb @@ -1320,7 +1320,7 @@ "editable": true }, "source": [ - "On utilise maintenant [statsmodels](http://statsmodels.sourceforge.net/) qui est plus complet pour toute ce qui est un modèle linéaire." + "On utilise maintenant [statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html) qui est plus complet pour toute ce qui est un modèle linéaire." ] }, { @@ -3301,7 +3301,7 @@ "editable": true }, "source": [ - "Ensuite retour à [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/) et plutôt le second [statsmodels](http://statsmodels.sourceforge.net/) pour effectuer des tests sur les coefficients du modèle. On regarde d'abord les corrélations." + "Ensuite retour à [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/) et plutôt le second [statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html) pour effectuer des tests sur les coefficients du modèle. On regarde d'abord les corrélations." ] }, { @@ -5407,7 +5407,7 @@ "source": [ "## Une variable catégorielle en une seule colonne ?\n", "\n", - "Un jeu de données peut rapidement croître s'il est étendu pour chaque variable catégorielle. On peut utiliser le module [category_encoders](https://github.com/scikit-learn-contrib/categorical-encoding/tree/master/category_encoders) ou [statsmodels](http://statsmodels.sourceforge.net/devel/contrasts.html)." + "Un jeu de données peut rapidement croître s'il est étendu pour chaque variable catégorielle. On peut utiliser le module [category_encoders](https://github.com/scikit-learn-contrib/categorical-encoding/tree/master/category_encoders) ou [statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html)." ] }, { @@ -6136,18 +6136,6 @@ "display_name": "Python 3 (ipykernel)", "language": "python", "name": "python3" - }, - "language_info": { - "codemirror_mode": { - "name": "ipython", - "version": 3 - }, - "file_extension": ".py", - "mimetype": "text/x-python", - "name": "python", - "nbconvert_exporter": "python", - "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.10.12" } }, "nbformat": 4, diff --git a/_doc/practice/ml/ml_a_tree_overfitting.ipynb b/_doc/practice/ml/ml_a_tree_overfitting.ipynb index 288089e..7fde36e 100644 --- a/_doc/practice/ml/ml_a_tree_overfitting.ipynb +++ b/_doc/practice/ml/ml_a_tree_overfitting.ipynb @@ -102,9 +102,6 @@ } ], "source": [ - "import sys\n", - "\n", - "sys.path.append(\"/home/xadupre/install/scikit-learn\")\n", "from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor\n", "\n", "ax = df.plot(\n", @@ -1713,4 +1710,4 @@ }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 -} +} \ No newline at end of file diff --git a/_unittests/ut_tools/test_profiling.py b/_unittests/ut_tools/test_profiling.py index 0199530..91e8bba 100644 --- a/_unittests/ut_tools/test_profiling.py +++ b/_unittests/ut_tools/test_profiling.py @@ -1,6 +1,7 @@ """ @brief test tree node (time=5s) """ + import os import sys import time diff --git a/requirements-dev.txt b/requirements-dev.txt index 7d6329b..ff45063 100644 --- a/requirements-dev.txt +++ b/requirements-dev.txt @@ -2,6 +2,7 @@ black black-nb blockdiag cartopy +category-encoders chardet cloudpickle coverage