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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement interne de LightGBM et ses différences avec d’autres algorithmes de boosting

Installer et paramétrer LightGBM pour différents contextes d’utilisation

Préparer efficacement les données pour LightGBM (traitement des variables catégorielles, gestion des valeurs manquantes, etc.)

Maîtriser les hyperparamètres spécifiques et techniques d’optimisation propres à LightGBM

Interpréter les résultats des modèles (feature importance, SHAP values, etc.)

Mettre en production un modèle LightGBM et assurer son suivi

Programme

Jour 1Fondamentaux et Installation de LightGBM

Introduction à LightGBM : historique, positionnement par rapport à XGBoost, CatBoost, etc. Fonctionnement algorithmiques internes : Gradient Boosting, arbres à feuilles (leaf-wise). Installation sous différents OS, intégration à scikit-learn, prise en main du package Python. Différences clés et avantage en production.

Jour 2Préparation Avancée des Données pour LightGBM

Encodage natif des variables catégorielles, gestion des valeurs manquantes. Prise en charge des données volumineuses. Création de datasets adaptés, split train/test et techniques de cross-validation rapides. Construction de features robustes et feature engineering spécifique à LightGBM.

Jour 3Hyperparamétrage, Optimisation et Interprétation des Modèles LightGBM

Analyse détaillée des hyperparamètres principaux (num_leaves, max_depth, min_data_in_leaf, learning_rate, early stopping, etc.). Techniques de tuning automatique (GridSearch, RandomSearch, Optuna). Analyse avancée des performances : courbes ROC, AUC, RMSE, Gini, logloss, etc. Interprétation des features (feature importance, SHAP, partial dependence plots). Bonnes pratiques pour la mise en production (format fichiers, suivi de la dérive, monitoring). Étude de cas pratique sur données réelles.

Méthode d'évaluation

Étude de cas sur un dataset réel à chaque journée
QCM avec mini-projets à remettre en fin de formation
Présentation du projet final et feedback personnalisé

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec démonstrations live coding
Sessions de questions/réponses par visio
Exercices pratiques sur Jupyter Notebook
Supports détaillés et code d’exemple fournis

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Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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