Natuurlijk! Hier is een gedetailleerde checklist voor het preprocessen van je dataset, gericht op gegevensopschoning en kenmerkenengineering, met speciale aandacht voor het omgaan met ontbrekende waarden: **Gegevensopschoning** - [ ] Controleer op en verwijder duplicaten in de dataset. - [ ] Identificeer en corrigeer inconsistenties in datatypes (bijvoorbeeld tekst in numerieke kolommen). - [ ] Verwijder of corrigeer foutieve gegevens (bijvoorbeeld onmogelijke waarden of typfouten). - [ ] Normaliseer of standaardiseer gegevens indien nodig (bijvoorbeeld schaaltransformaties). - [ ] Controleer op en verwijder of corrigeer outliers die de analyse kunnen verstoren. - [ ] Zorg dat alle data correct zijn gecodeerd (bijvoorbeeld categorische variabelen). **Omgaan met Ontbrekende Waarden** - [ ] Identificeer kolommen en rijen met ontbrekende gegevens. - [ ] Bepaal de aard van de ontbrekende waarden: willekeurig of niet-willekeurig. - [ ] Maak een keuze uit methoden voor het omgaan met ontbrekende waarden: - [ ] Verwijder rijen of kolommen met veel ontbrekende waarden (indien geschikt). - [ ] Imputeer ontbrekende waarden: - [ ] Gemiddelde of mediaan voor numerieke gegevens. - [ ] Meest voorkomende waarde of modus voor categorische gegevens. - [ ] Geavanceerde methoden zoals k-NN imputation of regressie-imputation voor meer nauwkeurigheid. - [ ] Overweeg het gebruik van indicatorvariabelen die aangeven of een waarde ontbreekt. - [ ] Documenteer de gekozen aanpak en reden ervan. **Kenmerkenengineering** - [ ] Creëer nieuwe functies indien relevant (bijvoorbeeld samenvattende statistieken of afgeleide variabelen). - [ ] Encodeer categorische variabelen: - [ ] One-hot encoding voor nominale variabelen. - [ ] Ordinale encoding voor ordinale variabelen. - [ ] Normaliseer of schaalt numerieke variabelen indien nodig. - [ ] Overweeg het gebruik van discretisatie voor continue variabelen. - [ ] Verwijder irrelevante of sterk gecorreleerde kenmerken om redundantie te voorkomen. - [ ] Controleer de correlaties tussen kenmerken en doelvariabele. **Algemene Overwegingen** - [ ] Documenteer alle stappen in het preprocessingsproces. - [ ] Maak backups van de originele data voordat je ingrijpende wijzigingen doorvoert. - [ ] Valideer regelmatig de data-integriteit tijdens het preprocessen. Heeft u nog specifieke vragen of wilt u dat ik de checklist uitbreid?

Zeker, hier is een gedetailleerde checklist voor het preprocessen van je dataset, opgesplitst in de gevraagde categorieën en met specifieke aandacht voor ontbrekende waarden: ### **Checklist: Dataset Preprocessing** #### **A. Gegevensopschoning** - [ ] **Identificeer en handel ontbrekende waarden:** - [ ] Bepaal het type ontbrekende waarden (MCAR, MAR, MNAR). - [ ] Verwijder rijen met ontbrekende waarden (alleen als het percentage verwaarloosbaar is). - [ ] Verwijder kolommen met een hoog percentage (>40-50%) ontbrekende waarden. - [ ] Pas imputatietechnieken toe: - [ ] Numerieke kenmerken: gemiddelde, mediaan, modus of voorspellende modellen. - [ ] Categorische kenmerken: modus of een nieuwe categorie "onbekend". - [ ] Gebruik geavanceerde methoden zoals K-Nearest Neighbors (KNN) of Multiple Imputation (MICE). - [ ] **Verwijder duplicaten:** - [ ] Identificeer en verwijder volledig dubbele rijen. - [ ] Controleer op gedeeltelijke duplicaten op basis van sleutelkenmerken. - [ ] **Corrigeer inconsistenties:** - [ ] Standaardiseer tekstnotaties (bijv. hoofdletters, eenheden, datumformaten). - [ ] Los typefouten op in categorische waarden (bijv. "Nederland" vs. "Nederlant"). - [ ] Valideer dat numerieke waarden binnen verwachte bereiken vallen. - [ ] **Detecteer en behandel uitschieters:** - [ ] Gebruik visuele methoden (boxplots, scatterplots) of statistische methoden (Z-score, IQR). - [ ] Beslis of uitschieters worden: - [ ] Verwijderd (bij extreme fouten). - [ ] Getransformeerd (bijv. logaritmische transformatie). - [ ] Behouden (als ze legitieme waarden vertegenwoordigen). #### **B. Kenmerkenengineering** - [ ] **Transformeer kenmerken:** - [ ] Normaliseer of standaardiseer numerieke kenmerken (bijv. Min-Max, Z-score). - [ ] Pas feature scaling toe voor modelprestaties (bijv. voor afstandsgebaseerde algoritmes). - [ ] **Creëer nieuwe kenmerken:** - [ ] Binaire kenmerken van categorische variabelen (one-hot encoding). - [ ] Interactietermen tussen gerelateerde kenmerken. - [ ] Polynomiale kenmerken voor niet-lineaire relaties. - [ ] Aggregatiefuncties (bijv. gemiddelde, som per groep). - [ ] **Encode categorische variabelen:** - [ ] Gebruik one-hot encoding voor nominale kenmerken zonder ordening. - [ ] Pas label encoding toe voor ordinale kenmerken met een logische volgorde. - [ ] Overweeg target encoding voor hoge dimensionaliteit. - [ ] **Datum- en tijdkenmerken verwerken:** - [ ] Splits in componenten (jaar, maand, dag, uur). - [ ] Leid afgeleide kenmerken af (bijv. weekend, seizoen, leeftijd vanaf datum). - [ ] **Tekstkenmerken voorbewerken (indien van toepassing):** - [ ] Converteer naar kleine letters en verwijder interpunctie. - [ ] Pas tokenization, stopwoordverwijdering en stemming/lemmatisering toe. - [ ] Gebruik TF-IDF of word embeddings voor vectorrepresentatie. - [ ] **Selecteer de meest relevante kenmerken:** - [ ] Gebruik methoden zoals correlatiematrices, wederzijdse informatie of chi-kwadraat tests. - [ ] Pas feature importance van modellen toe (bijv. Random Forest, XGBoost). - [ ] Overweeg dimensionality reduction (PCA, t-SNE) voor visualisatie of compressie. - [ ] **Valideer de dataset:** - [ ] Controleer op data leakage tussen train- en testsets. - [ ] Zorg voor consistente preprocessing in alle datasets (train/val/test).