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Objectifs de la formation

Comprendre la théorie derrière les arbres de décision et le boosting de gradient

Prendre en main XGBoost pour des tâches de classification et de régression

Maîtriser l’optimisation des hyperparamètres et la prévention du surapprentissage

Exploiter les fonctionnalités avancées de XGBoost : importance des variables, gestion des données manquantes, traitement des grands jeux de données

Mettre en production un modèle XGBoost dans un flux de travail professionnel

Programme

Jour 1Fondamentaux de XGBoost et du Boosting

Présentation des principes du boosting et du gradient boosting ; Théorie des arbres de décision ; Fonctionnement interne de XGBoost ; Installation et prise en main de la librairie (API Python) ; Préparation des jeux de données : formatage, encodage des variables catégorielles ; Construction de premiers modèles XGBoost pour la classification

Jour 2Optimisation et tuning dans XGBoost

Exploration des hyperparamètres (apprentissage, nombre et profondeur des arbres, taux de régularisation, early stopping, subsample, colsample_bytree) ; Méthodes de validation croisée (cross-validation intégrée à XGBoost) ; Stratégies pour éviter le surapprentissage ; Gestion des données manquantes ; Évaluation de la performance : métriques pour les tâches de classification et de régression

Jour 3Fonctionnalités avancées & mise en production

Analyse de l’importance des variables ; Visualisation et interprétation des modèles XGBoost ; Introduction à XGBoost pour les très grands jeux de données (sparse, parallélisme) ; Export et intégration de modèles XGBoost dans des applications (pickle, joblib, API REST) ; Bonnes pratiques pour la mise en production ; Étude de cas pratique sur un jeu de données complexe (modélisation end-to-end, documentation du code, automatisation des pipelines)

Méthode d'évaluation

QCM sur les concepts clés du boosting et de XGBoost en fin de formation
Correction d'un mini-projet d’application pratique : modélisation et interprétation d’un problème réel avec XGBoost

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec démonstrations live sur Jupyter Notebook
Exercices pratiques corrigés après chaque module
Étude de cas fil rouge guidée durant toute la formation
Support de cours détaillé fourni (slides, notebooks, exemples de codes)

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Maîtriser XGBoost : prise en main, optimisation et mise en production

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Méthode d'évaluation

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