fix links

_doc/articles/2024/2024-03-01-route2024.rst

@@ -29,13 +29,13 @@ Séance 2 (2/2)
 * arbre de régression, arbre de classification
 * random forest, boosting trees
   (:epkg:`xgboost`, :epkg:`lightgtbm`, :epkg:`catboost`),
-  :ref:`nbl-practice-ml-ml_a_tree_overfitting`
-* Gradient Boosting, :ref:`nbl-practice-ml-gradient_boosting`
+  :ref:`RandomForest, Overfitting <nbl-practice-ml-ml_a_tree_overfitting>`
+* Gradient Boosting, :ref:`Gradient Boosting et Learning Rate avec les Random Forest <nbl-practice-ml-gradient_boosting>`
 * Régression Linéaire et contraintes sur les coefficients,
   `Ridge <https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Ridge.html>`_,
   `Lasso <https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Lasso.html>`_,
   `ElasticNet <https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.ElasticNet.html>`_,
-  :ref:`nbl-practice-ml-ridge_lasso`
+  :ref:`Ridge, Lasso, mathématiques <nbl-practice-ml-ridge_lasso>`
 * Notion de `Pipeline <https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.pipeline.Pipeline.html>`_
   ou comment intégrer les prétraitements dans le modèle
 * prétraitements : tout convertir en numérique,

_doc/conf.py

@@ -387,12 +387,14 @@
 epkg_dictionary.update(
     {
         "cartopy": "https://scitools.org.uk/cartopy/docs/latest/",
+        "catboost": "https://catboost.ai/",
         "csv": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Comma-separated_values",
         "Enedis": "https://data.enedis.fr/",
         "fonction": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Fonction_(math%C3%A9matiques)",
         "fonction continue": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Continuit%C3%A9_(math%C3%A9matiques)",
         "fortran": "https://en.wikipedia.org/wiki/Fortran",
         "GEOFLA": "https://www.data.gouv.fr/en/datasets/geofla-r/",
+        "lightgtbm": "https://lightgbm.readthedocs.io/en/stable/",
         "machine learning": "https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning",
         "matrice de confusion": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Matrice_de_confusion",
         "nuage de points": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Nuage_de_points_(statistique)",
@@ -403,6 +405,7 @@
         "UCI": "https://archive.ics.uci.edu/datasets",
         "variable aléatoire": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Variable_al%C3%A9atoire",
         "voyageur de commerce": "https://fr.wikipedia.org/wiki/Probl%C3%A8me_du_voyageur_de_commerce",
+        "xgboost": "https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/",
     }
 )
 

_doc/practice/ml/ridge_lasso.ipynb

@@ -964,7 +964,7 @@
    "source": [
     "## Validation croisée et API scikit-learn\n",
     "\n",
-    "La validation croisée est simple à faire dans *scikit-learn* est simple à faire si le modèle suit l'API de *scikit-learn* mais ce n'est pas le cas avec notre nouveau modèle. C'est pourtant essentiel pour s'assurer que le modèle est robuste. Toutefois *scikit-learn* permet de créer de nouveau modèle à la sauce *sciki-learn*."
+    "La validation croisée est simple à faire dans *scikit-learn* est simple à faire si le modèle suit l'API de *scikit-learn* mais ce n'est pas le cas avec notre nouveau modèle. C'est pourtant essentiel pour s'assurer que le modèle est robuste. Toutefois *scikit-learn* permet de créer de nouveau modèle à la sauce *scikit-learn*."
    ]
   },
   {
@@ -1960,18 +1960,6 @@
    "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,