Formation XGBoost

Notre formation XGBoost

Comprendre les fondements du boosting et d’XGBoost

• Introduction au machine learning supervisé et aux modèles d’ensemble
• Principe du boosting et de la combinaison de modèles faibles
• Comparaison entre bagging, random forest et boosting
• Architecture et spécificités de XGBoost (régularisation, split finding, etc.)
• Configuration de l’environnement Python pour XGBoost
• Atelier : Implémenter un modèle de boosting simple avec scikit-learn et XGBoost

Préparation des données et optimisation du pipeline

• Gestion des données tabulaires et encodage des variables
• Traitement des valeurs manquantes et outliers
• Utilisation des matrices DMatrix pour un entraînement optimisé
• Séparation train/test et validation croisée
• Bonnes pratiques de preprocessing pour le boosting
• Atelier : Construction d’un pipeline de préparation des données avec Pandas et XGBoost

Entraîner un modèle de classification avec XGBoost

• Définition des hyperparamètres principaux
• Métriques d’évaluation : accuracy, logloss, AUC
• Importance des variables et analyse des splits
• Early stopping, régularisation L1/L2 et gestion du surapprentissage
• Visualisation des arbres et interprétabilité locale
• Atelier : Modéliser un problème de churn client ou crédit scoring avec XGBoost

Optimisation des performances et tuning avancé

• Utilisation de GridSearchCV, RandomizedSearchCV et Optuna
• Analyse des courbes de validation et choix des meilleurs paramètres
• Gestion de l’équilibre classe dans des datasets déséquilibrés
• Stratégies d’ensemble avec XGBoost (bagging + boosting)
• Bonnes pratiques de reproductibilité et de robustesse
• Atelier : Tuning de modèle XGBoost pour un dataset public

Régression et cas d’usage métiers de XGBoost

• Adapter XGBoost à des problèmes de régression
• Études de cas : prévision de prix, estimation de vente, séries temporelles simples
• Comparaison avec d’autres modèles (linear, RF, LGBM)
• Choix des objectifs et gestion des métriques spécifiques (RMSE, MAE)
• Interpréter les résultats métiers et reporting
• Atelier : Prévision de prix immobiliers ou volume de ventes avec XGBoost

Déploiement, audit et mise en production

• Sauvegarde et chargement de modèles avec joblib ou pickle
• Déploiement via API REST (Flask ou FastAPI)
• Explicabilité : SHAP, LIME, importance globale vs locale
• Suivi des performances en production
• Contrôles qualité, documentation, auditabilité du modèle
• Atelier : Mise en production d’un modèle XGBoost avec interprétabilité intégrée