Natuurlijk! Hier is een geavanceerde strategie voor het selecteren van belangrijke features in je dataset met transactiegegevens en klantprofielen voor kredietrisicoanalyse, gericht op het verbeteren van je Exploratory Data Analysis (EDA): Stap 1: Data Verkenning en Voorbereiding - Data Importeren: Laad alle relevante tabbladen uit je .xlsx-bestand in Python (bijvoorbeeld met pandas). - Data Inspectie: Bekijk de eerste rijen, datatypes, ontbrekende waarden en statistieken voor elke variabele. - Data Opschoning: - Verwijder of imputeer ontbrekende waarden. - Converteer categorische variabelen naar numerieke (bijvoorbeeld met one-hot encoding of label encoding). - Normaliseer of schaal numerieke variabelen indien nodig (voor bepaalde methoden zoals Chi-kwadraat). Stap 2: Feature Engineering - Creëer nieuwe features indien relevant (bijvoorbeeld transactiesnelheid, gemiddelde transactiebedragen, klantleeftijd, etc.). - Groepeer of categoriseer variabelen indien nodig om de analyse te verbeteren. Stap 3: Selectie van Features met Statistische Tests Omdat je ANOVA en Chi-kwadraat wilt gebruiken, splitsen we de aanpak per type variabele: a) Voor numerieke variabelen (bijvoorbeeld transactiebedragen): - Voer ANOVA uit: - Hypothese: Verschillende klantcategorieën (bijvoorbeeld goed/kredietrisico) hebben verschillende gemiddelden in numerieke features. - Methode: - Groepeer de data op de target-variabele (bijvoorbeeld kredietstatus). - Voer één-weg ANOVA uit voor elke numerieke feature. - Features met lage p-waarden (bijvoorbeeld p < 0,05) worden als significant beschouwd. b) Voor categorische variabelen: - Voer Chi-kwadraat test uit: - Hypothese: De verdeling van de categorische feature verschilt significant tussen verschillende kredietrisicogroepen. - Methode: - Maak kruistabellen tussen categorische features en de target. - Voer Chi-kwadraat test uit. - Features met lage p-waarden worden als significant beschouwd. Stap 4: Resultaten Samenvatten en Interpreteer - Maak een overzicht (bijvoorbeeld een DataFrame) met: - Feature naam - Testtype (ANOVA of Chi-kwadraat) - Teststatistiek - P-waarde - Significantie (bijvoorbeeld p < 0,05) Stap 5: Feature Ranking en Selectie - Rangschik features op basis van p-waarde (laagste eerst). - Overweeg het gebruik van aanvullende criteria zoals effectgrootte (bijvoorbeeld eta-kwadraat voor ANOVA of Cramér's V voor Chi-kwadraat) om de sterkte van de relatie te beoordelen. - Selecteer de top N features die statistisch significant zijn en een sterke relatie vertonen met de target. Stap 6: Impact op je Dataset en EDA - Door alleen de meest relevante features te gebruiken, wordt je dataset minder complex en beter te interpreteren. - Verbeter je visualisaties en inzichten door te focussen op de belangrijkste variabelen. - Verhoog de voorspellende kracht van je modellen door gerichte feature selectie. Optionele Aanvullingen: - Gebruik ook filter-methoden zoals mutual information of correlation matrixen voor aanvullende inzichten. - Overweeg daarna machine learning-gebaseerde feature importance methoden (zoals Random Forest feature importance) voor aanvullende validatie. Kort overzicht van de aanpak: 1. Data preparatie en engineering. 2. Statistische tests (ANOVA voor numeriek, Chi-kwadraat voor categorisch). 3. Resultaten samenvatten en interpreteren. 4. Features selecteren op basis van statistische significantie en sterkte. 5. Focus op de meest relevante features voor verdere analyse en modelontwikkeling. Deze aanpak zorgt voor een datagedreven en transparante selectie van features, waardoor je EDA gerichter wordt en je model mogelijk accurater.

Allereerst, bedankt voor uw vraag. Hieronder presenteer ik een gestructureerde, geavanceerde strategie voor feature selectie, specifiek toegesneden op uw use-case voor kredietrisicoanalyse. ### **Op Maat Gemaakte Aanpak voor Feature Selectie** Deze strategie combineert uw gewenste methodes (ANOVA & Chi-kwadraat) met een robuust preprocessing- en validatiekader om tot de meest informatieve features te komen. --- #### **Fase 1: Data Preprocessing en Voorbereiding (De Fundering)** Voordat u überhaupt aan feature selectie begint, is een grondige data-opruiming cruciaal. Dit minimaliseert ruis en zorgt voor betrouwbare resultaten. 1. **Integreer Tabbladen:** Combineer de gegevens van uw verschillende `.xlsx` tabbladen (bijv. `Transacties`, `Klantprofielen`) tot één coherent master dataframe. Gebruik een unieke sleutel, zoals een `klant_id`, om de tabellen te joinsen. 2. **Handel Ontbrekende Waarden aan:** * Voor numerieke features: Overweeg imputatie met mediaan (minder gevoelig voor outliers) of gemiddelde. * Voor categorische features: Imputeer met de modus (meest voorkomende waarde) of voeg een nieuwe categorie toe zoals `"Onbekend"`. * Als een feature extreem veel missing values heeft (>50%), overweeg dan deze volledig te verwijderen. 3. **Encode Categorische Variabelen:** * **Ordinale features** (bijv. inkomensschalen: `'Laag'`, `'Middel'`, `'Hoog'`): Gebruik **Label Encoding** (map naar 0, 1, 2, etc.). * **Nominale features** (bijv. postcode, producttype): Gebruik **One-Hot Encoding** om ze om te zetten in binaire (0/1) variabelen. 4. **Definieer Uw Doelvariabele (Target):** * Voor kredietrisicoanalyse is dit typisch een binaire variabele zoals `Default_status` (0 = geen default, 1 = wel in default) of een risicoscore. --- #### **Fase 2: Univariate Feature Selectie (De Filterfase)** Pas nu de gevraagde statistische tests toe. Deze methode evalueert elke feature onafhankelijk op zijn relatie met de doelvariabele. 1. **Splits Features op Type:** * **Numerieke Features → ANOVA F-test:** Gebruik deze test om de statistische significantie te meten van het verschil in gemiddelden tussen groepen (bijv. default vs. non-default). * **Categorische Features → Chi-kwadraat Test (χ²):** Gebruik deze test om te bepalen of er een significante associatie is tussen de categorische feature en de doelvariabele. 2. **Uitvoering in Python (voorbeeld met `scikit-learn`):** ```python from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif, chi2 from sklearn.model_selection import train_test_split # Splits je data in features (X) en target (y) X = df.drop('target_variable', axis=1) y = df['target_variable'] # Splits in train en test sets om data leakage te voorkomen X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Selecteer de top-k features (bijv. top 20) k = 20 # Voor numerieke features: gebruik ANOVA # (Zorg ervoor dat X_train_numeric alleen numerieke kolommen bevat) anova_selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=k) X_train_anova = anova_selector.fit_transform(X_train_numeric, y_train) anova_scores = anova_selector.scores_ anova_pvalues = anova_selector.pvalues_ # Voor categorische features: gebruik Chi-kwadraat # (Zorg ervoor dat X_train_categorical alleen gecodeerde categorische kolommen bevat) chi2_selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=k) X_train_chi2 = chi2_selector.fit_transform(X_train_categorical, y_train) chi2_scores = chi2_selector.scores_ chi2_pvalues = chi2_selector.pvalues_ ``` --- #### **Fase 3: Selectiecriteria en Resultaatinterpretatie** Dit is het hart van de strategie. Gebruik de resultaten niet blindelings, maar interpreteer ze kritisch. 1. **Creëer een Rangschikking:** * Maak een lijst van alle features en sorteer ze op hun **testscore** (F-waarde voor ANOVA, Chi-kwadraat waarde voor χ²). Hoe hoger de score, hoe sterker de feature de doelvariabele kan differentiëren en hoe belangrijker hij is. 2. **Hanteer een Significantiedrempel:** * De **p-waarde** is cruciaal. Een veelgebruikte drempel is **p < 0.05**. Features met een p-waarde hoger dan deze drempel zijn statistisch niet significant en moeten worden genegeerd, ongeacht hun score. Dit filtert irrelevante features eruit. 3. **Gebruik Domeinkennis:** * **Dit is uw belangrijkste criterium.** Kijk naar de hoogst scorende features. Kloppen ze met uw expertise in kredietrisico? * Verwacht u dat features zoals `"CreditHistory"`, `"LoanAmount"`, `"Income"`, `"EmploymentLength"` en `"Age"` hoog scoren? Als dat zo is, bevestigt dat de validiteit van uw data en methode. * Als een onverwachte feature zeer hoog scoort, onderzoek dan waarom (bijv. is het een proxy voor iets anders?). --- #### **Fase 4: Validatie en Impact op de Analyse** De laatste stap is het valideren van uw selectie. 1. **Impact op het Model:** * Train twee versies van uw model (bijv. een Logistische Regressie of Random Forest): * **Model A:** Gebruikt alle features. * **Model B:** Gebruikt alleen de geselecteerde features uit Fase 3. * Vergelijk de prestatie (bijv. nauwkeurigheid, AUC-ROC) op de **testset** (X_test, y_test). * **Verwacht resultaat:** Model B zou een vergelijkbare of betere nauwkeurigheid moeten hebben, maar is veel sneller, minder gevoelig voor overfitting en eenvoudiger te interpreteren. 2. **Impact op EDA:** * Uw Exploratory Data Analysis wordt veel gerichter. In plaats van alle variabelen te visualiseren, kunt u zich concentreren op de top features. * U kunt bijvoorbeeld boxplots (ANOVA) of gestapelde staafdiagrammen (Chi-kwadraat) maken voor de top 5 features tegen de doelvariabele om de relatie visueel te begrijpen. --- ### **Verwachte Uitkomst: Overzicht van Geselecteerde Features** U eindigt met een tabel zoals hieronder, die uw actieplan direct informeert. | Feature Naam | Feature Type | Selectie Methode | Score (F/χ²) | P-waarde | Rang | Opmerking (op basis van domeinkennis) | | -------------------- | ------------ | ---------------- | ------------ | ---------- | ---- | ---------------------------------------------------- | | CreditHistory_length | Numeriek | ANOVA | 145.62 | **< 0.001** | 1 | Zeer logisch, belangrijkste voorspeller. Behouden. | | Loan_to_Income_Ratio | Numeriek | ANOVA | 89.45 | **< 0.001** | 2 | Cruciale solvabiliteitsindicator. Behouden. | | Postcode_Regio | Categorisch | Chi-kwadraat | 56.78 | **0.003** | 3 | Interessant, mogelijk proxy voor economische status. | | Employment_Type | Categorisch | Chi-kwadraat | 23.11 | **0.015** | 4 | Verwacht effect. Behouden. | | Age | Numeriek | ANOVA | 12.55 | 0.054 | 15 | **Niet significant (p > 0.05). Verwijderen of herevalueren.** | Deze aanpak zorgt voor een datagestuurde, statistisch onderbouwde en domeingekende selectie van features die de prestaties van uw kredietrisicomodel daadwerkelijk zullen verbeteren.