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Objectifs de la formation

Comprendre l’architecture et les spécificités de LightGBM par rapport aux autres algorithmes de boosting

Paramétrer efficacement LightGBM pour des cas d’usage avancés

Appliquer LightGBM sur des jeux de données réels et optimiser les performances

Maîtriser les techniques de tuning d’hyperparamètres, de gestion des données catégorielles et de réduction de surapprentissage

Interpréter et expliquer les modèles produits

Programme

Jour 1Introduction au Gradient Boosting et à LightGBM

Rappel des principes du boosting et de la construction d’arbres de décision ; Présentation de LightGBM, ses avantages face à XGBoost/CatBoost ; Installation et première manipulation en Python. Construction d’un modèle simple, compréhension du pipeline LightGBM.

Jour 2Data Preparation et Optimisation avec LightGBM

Gestion des données manquantes et catégorielles, exploitation du format natif LightGBM, meilleures pratiques pour préparer les ensembles de données volumineux ; Analyse des structures de données propres à LightGBM, handling des features avancées ; Visualisation et analyse des résultats.

Jour 3Tuning, Evaluation et Interprétabilité des Modèles LightGBM

Tuning avancé des hyperparamètres (num_leaves, max_depth, learning_rate, feature_fraction, etc.) ; Techniques de cross-validation adaptées ; Détection de surapprentissage et solutions (early stopping, régularisations) ; Techniques pour interpréter les modèles : importance des variables, SHAP values ; Déploiement et meilleures pratiques pour la production.

Méthode d'évaluation

Études de cas à réaliser en groupe et en individuel à chaque fin de journée
Projet final sur un jeu de données réel à présenter lors de la dernière session
QCM de contrôle des acquis

Méthode d'apprentissage

Alternance de théorie et de retours d’expérience terrain
Travaux pratiques intensifs (jeux de données réels, tuning en direct)
Supports de cours enrichis fournis (slides, notebooks Jupyter, scripts Python)

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Maîtriser LightGBM : Formation Complète au Gradient Boosting pour la Data Science

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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