Man pages for signaux-faibles/rsignauxfaibles
Charge et Analyse les Données de Signaux Faibles
| add_missing_first_month | Fonction utilitaire: corriger l'absence du mois de janvier... |
| add_missing_first_month_aux | Fonction utilitaire: Ajout d'un mois manquant dans le premier... |
| adjust_seasonnality | Correction de la saisonnalité pour le secteur 000C1 |
| aggregate_by_n_months | Agrège les donnée de défaillances par plages de plusieurs... |
| aggregate_by_secteur | Agrège les données de défaillances par secteur |
| alert_levels | Gives alert levels from prediction and F-scores |
| apply_corrections | Applique des corrections à la prédiction de l'apprentissage... |
| check_if_same_string | Fonction utilitaire |
| check_overwrites | Vérification de champs |
| compute_debt_correction | Calcule une correction pour les entreprises endettées |
| compute_sectorial_correction | Calcule la correction sectorielle liée à la crisé |
| copy_for_new_run | Copie et nettoie une tâche pour un nouvel entraînement |
| create_fte_pipeline | Creates a PipeOp for impact encoding |
| evaluate | Évaluation du modèle |
| explain | Explains model results |
| explain_gam | Get explanations for a gam model |
| explain.sf_task | Local explanation of a single prediction |
| export | Exports data |
| export_scores_to_csv | Export des scores dans un tableau csv |
| export_scores_to_mongodb | Export des scores dans une collection mongodb |
| export.sf_task | Export de données |
| fetch_aggregated_sectors | Requete la base de données pour récupérer les secteurs... |
| fetch_conj_data | Fonction de récupération des données de conjoncture Banque de... |
| filter_task | Filtre la tâche d'apprentissage aux sirets désirés |
| format_for_export | Prepare_for_export |
| generate_failure_data | Génère des données de défaillance factices |
| generic_task | Documentation tâche générique |
| get_ape_to_naf | Récupère la table de correspondance de ape à naf |
| get_ape_to_secteur | Recupère la table de correspondance code_ape <-> secteur |
| get_conjuncture_predictions | Train and predict a model on conjuncture data |
| get_default_explanation_method | Get default explanation method |
| get_default_learner | Get default mlr3 learner |
| get_default_measure | Get defaults mlr3 measures. |
| get_default_param_set | Default xgboost parameters to be tuned |
| get_default_pipeline | Construct default pipeline |
| get_fields | Get a list of field names |
| get_fields_training_light | Obtenir une liste allégée de champs à exporter |
| get_gam_from_task | Fetches the trained gam model inside a task |
| get_gam_learner | Get a generalized additive model learner |
| get_prepared_data | Apply preparation pipeline and inspect prepared data |
| get_scores | Récupération des scores |
| get_sirets_of_detected | Get sirets of companies detected by SF |
| get_test_task | Get a fake task |
| get_xgboost_learner | Get a xgboost learner |
| import_data | Connexion à la base de donnée |
| load | Loads task |
| load_hist_data | Chargement de données historiques |
| load_new_data | Chargement de nouvelles données |
| log_metric | Logs a metric |
| log_param | Logs a parameter |
| mark_known_sirets | Marks sirets from files as "known" |
| mongodb_connection | Documentation des informations de connection à mongodb |
| name_file | Nomme un fichier |
| optimize_hyperparameters | Optimize hyperparameters |
| predict_model | Prédiction du model |
| predict.sf_task | Predict from a trained model |
| prepare | Prepare data |
| prepare.sf_task | Préparation des échantillons pour l'entraînement et... |
| print.sf_task | Print sf_task |
| replace_hist_data | Remplace les données historiques par d'autres données |
| save | Saves task |
| scale_color_sf | Color scale constructor for sf colors |
| scale_fill_sf | Fill scale constructor for sf colors |
| sf_colors | Get main palettes colors |
| sf_pal | Return function to interpolate a sf color palette |
| sf_palettes | List of sf main palettes |
| sf_task | Initialiser une tâche d'apprentissage |
| sf_theme | Theme for ggplot grapics |
| split_data | Scission des données en échantillon d'entraînement et de... |
| string_denominator | Fonction utilitaire |
| train | Trains model on data |
| train.sf_task | Entraînement de l'algorithme |
