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Objectifs de la formation

Comprendre le fonctionnement de XGBoost et ses fondements théoriques

Mettre en œuvre XGBoost pour des problèmes de classification et de régression

Préparer et encoder les jeux de données pour optimiser l'utilisation de XGBoost

Maîtriser le tuning des hyperparamètres pour de meilleures performances

Interpréter et expliquer les résultats des modèles XGBoost

Intégrer XGBoost dans une chaîne complète de Machine Learning en production

Programme

Jour 1Introduction, fondamentaux et première modélisation avec XGBoost

Présentation de XGBoost, principes du boosting, survol des algorithmes de gradient boosting, installation de la librairie, mise en pratique d’un premier modèle de classification. Compréhension des paramètres de base et analyse des résultats initiaux. Exercices guidés sur un dataset public.

Jour 2Préparation avancée des données et optimisation des hyperparamètres

Prétraitement, gestion des données manquantes, encodage avancé des variables catégorielles, gestion des variables numériques et textuelles. Utilisation de GridSearch, RandomizedSearch et approches Bayésiennes pour le tuning. Analyse de l’importance des variables et feature engineering spécifique à XGBoost. Cas d’étude sur régression.

Jour 3Analyse approfondie, interprétabilité et industrialisation d’un modèle XGBoost

Explication des résultats (SHAP, importance des features), détection et gestion du surapprentissage, cross-validation avancée et pipelines. Déploiement : sauvegarde, chargement, intégration dans un workflow de data science, optimisation du temps de calcul. Étude de cas complète et mise en pratique supervisée d’un projet de bout en bout.

Méthode d'évaluation

QCM régulier en fin de chaque journée
Réalisation d’un projet complet et soutenance en fin de parcours
Correction d’exercices pratiques tout au long de la formation

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec illustrations
Nombreux exercices pratiques par bloc de compétence
Supports de cours détaillés et notebooks fournis

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XGBoost : Maîtrisez l’algorithme incontournable du Machine Learning pour la Data Science

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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