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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement et les avantages de LightGBM par rapport aux autres algorithmes de boosting

Installer, paramétrer et utiliser la bibliothèque LightGBM en Python

Préparer efficacement des jeux de données pour LightGBM

Expliquer et mettre en place des stratégies d’optimisation de modèles LightGBM

Implémenter des modèles de classification, régression et ranking avec LightGBM

Interpréter les résultats et ajuster les hyperparamètres pour maximiser la performance

Gérer les problèmes de surapprentissage, d’imbalancement et d’explicabilité avec LightGBM

Programme

Jour 1Introduction à LightGBM et Préparation des Données

Présentation des algorithmes de boosting, focus sur LightGBM et son architecture (leaf-wise, histogram-based learning). Installation de LightGBM. Gestion, nettoyage et transformation des jeux de données avec Pandas et Numpy : encodage des variables catégorielles, gestion des valeurs manquantes. Première prise en main de LightGBM pour une tâche simple de classification.

Jour 2Approfondissement : Paramétrage et Construction de Modèles Performants

Exploration détaillée des principaux hyperparamètres de LightGBM (num_leaves, max_depth, learning_rate, etc.), analyse des interactions et impact sur la performance. Optimisation automatique avec GridSearchCV et RandomizedSearchCV. Diagnostic des erreurs courantes, gestion du surapprentissage (early stopping, régularisation). Cas pratiques sur des jeux de données open source.

Jour 3Explicabilité, Interprétation et Déploiement des Modèles LightGBM

Techniques d’interprétation de modèles LightGBM (feature importances, SHAP values, partial dependence plots). Adaptation à des problématiques de données déséquilibrées : weighting, sampling, stratification. Cas d’utilisation en régression et en ranking, customisation des fonctions de coût. Introduction au déploiement de modèles LightGBM dans des pipelines data, intégration dans des systèmes de production (API Flask, batch scoring).

Méthode d'évaluation

Études de cas corrigées à chaque fin de module
QCM final pour valider les acquis
Projet fil rouge : mise en place d’un modèle LightGBM sur un jeu de données réel

Méthode d'apprentissage

Alternance de théorie et de cas pratiques concrets
Utilisation de notebooks Jupyter et support de cours détaillé
Sessions interactives en petits groupes pour favoriser la pratique

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Maîtriser LightGBM : Formation Complète pour la Modélisation Machine Learning Avancée

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

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