Architecte de Modèles : Feature Engineering et Deep Learning

Feature Engineering et Ensembles

La qualité de vos données compte plus que la complexité de votre algorithme. "Garbage in, Garbage out".

Nettoyage et Transformation

Les modèles mathématiques ne comprennent que les chiffres. Il faut transformer vos données brutes en features exploitables.

• Encodage One-Hot : Transformer "Rouge, Vert, Bleu" en [1,0,0], [0,1,0], [0,0,1].
• Normalisation : Mettre toutes les valeurs entre 0 et 1 pour qu'un salaire (30000) n'écrase pas un âge (30).

La Puissance du "Boosting" (XGBoost, LightGBM)

Au lieu d'un seul modèle, on en crée des centaines. Chaque nouveau modèle essaie de corriger les erreurs du précédent.

• Random Forest : Vote majoritaire de plusieurs arbres. Robuste et simple.
• Gradient Boosting : Correction séquentielle des erreurs. Ultra-performant sur données tabulaires.

Micro-Exercice : Pipeline de Compétition

Utilisons XGBoost, l'algorithme qui gagne la plupart des compétitions Kaggle sur données structurées.

# pip install xgboost
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_breast_cancer()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    data.data, data.target, test_size=0.2
)

# Modèle XGBoost
model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1)
model.fit(X_train, y_train)

print(f"Score XGBoost : {model.score(X_test, y_test):.4f}")