clean scripts

@leo.bouscarrat @luc.giffon

Il reste encore à ajouter plus de plots dans compute_results.py (pour l'instant il y a un exemple qui plot les loss sur train/dev/test).

Question : Dans le notebook il y a une version de la prédiction calculée avec une division de la somme des poids, et une version sans. C'était laquelle la bonne déjà ?

EDIT 1 - Exemple d'utilisation :

python code/train.py --dataset_name=california_housing --normalize_D --dataset_normalizer=standard --extracted_forest_size 10 20 30 --random_seed_number=2
python code/compute_results.py --experiment_ids 1

code/bolsonaro/models/model_parameters.py

@@ -5,11 +5,12 @@ import os
 
 class ModelParameters(object):
 
-    def __init__(self, forest_size, extracted_forest_size, normalize_D, subsets_used, seed=None):
+    def __init__(self, forest_size, extracted_forest_size, normalize_D, subsets_used, normalize_weights, seed):
         self._forest_size = forest_size
         self._extracted_forest_size = extracted_forest_size
         self._normalize_D = normalize_D
         self._subsets_used = subsets_used
+        self._normalize_weights = normalize_weights
         self._seed = seed
 
     @property
@@ -28,6 +29,10 @@ class ModelParameters(object):
     def subsets_used(self):
         return self._subsets_used
 
+    @property
+    def normalize_weights(self):
+        return self._normalize_weights
+
     @property
     def seed(self):
         return self._seed