Natuurlijk! Hier is een aangepaste strategie voor data-imputatie die is afgestemd op jouw dataset en de genoemde beperkingen: 1. Voorbereiding en analyse: - Verken de patronen van ontbrekende waarden: controleer of er verbanden bestaan tussen ontbrekende en beschikbare gegevens. - Visualiseer de verdeling van numerieke variabelen zoals leeftijd en inkomen om te bepalen of mediaanimputatie geschikt is. 2. Imputatie van numerieke velden (Leeftijd, Inkomen): - Gebruik mediaanimputatie: vervang ontbrekende waarden door de mediaan van de beschikbare gegevens. - Overweging: Omdat mediaanimputatie de variantie niet significant vermindert, blijft de spreiding van de data behouden. - Toevoeging: Overweeg het gebruik van een 'outlier-aware' mediaan of het toepassen van robustere methoden indien er veel uitschieters zijn. 3. Imputatie van categorische variabelen (Geslacht): - Gebruik K-nearest neighbors (KNN) imputatie: - Selecteer een geschikt aantal buren (bijvoorbeeld k=5). - Zorg dat de KNN-parameters worden afgestemd op de datasetgrootte en variabiliteit. - Voer de imputatie uit op basis van de meest voorkomende categorie onder de K buren. - Alternatief: indien KNN niet geschikt is vanwege gegevensschaal of computationele beperkingen, overweeg modus-imputatie. 4. Aanvullende overwegingen: - Normaliseer of standardiseer numerieke variabelen vóór KNN-imputatie om de afstandsberekeningen te verbeteren. - Voer een cross-validation of een test uit om te controleren of de imputatie geen negatieve invloed heeft op modelprestaties. - Documenteer elke stap en de reden voor de keuze van methoden. 5. Beperkingen en controle: - Voorkom dat imputatie de variatie te veel vermindert door bijvoorbeeld niet altijd de mediaan te gebruiken, maar ook kleine random variaties te introduceren indien passend. - Controleer na imputatie de verdeling van de variabelen en vergelijk met de oorspronkelijke data. Samenvatting: - Numerieke variabelen (leeftijd, inkomen): mediaanimputatie, met aandacht voor uitschieters. - Categorische variabelen (geslacht): KNN-imputatie met geoptimaliseerde parameters. - Zorg dat de imputatiestappen de data-integriteit behouden en de variatie niet onnodig beperken. - Test en valideer de imputatiestrategie om de impact op modelprestaties te minimaliseren. Heeft u nog verdere vragen of wilt u een codevoorbeeld voor deze aanpak?

Op basis van uw beschrijving stel ik de volgende aangepaste imputatiestrategie voor: **Stap-voor-stap Imputatie Strategie:** 1. **Geslacht (categorische variabele)** - Gebruik KNN-imputatie (k=5) met andere relevante kenmerken zoals productcategorie, regio of aankoopfrequentie - Alternatief: modus-imputatie per klantsegment als KNN niet mogelijk is 2. **Leeftijd (numerieke variabele)** - Mediaan-imputatie per geslachtscategorie (nadat geslacht is geïmputeerd) - Controleer variantie vóór en na imputatie (maximaal 15% reductie acceptabel) 3. **Inkomen (numerieke variabele)** - Mediaan-imputatie per leeftijdsgroep (bijv. per decennium) en geslacht - Gebruik eventueel KNN als er sterke correlaties met andere variabelen zijn **Variantie-bewaking:** - Bereken variantie voor en na imputatie voor elk numeriek veld - Acceptabele drempel: maximaal 15-20% variantiereductie - Gebruik variantie-ratio test indien nodig **Implementatie in Python (voorbeeld):** ```python from sklearn.impute import KNNImputer, SimpleImputer import pandas as pd import numpy as np # Eerst geslacht imputeren met KNN knn_imputer = KNNImputer(n_neighbors=5) categorical_features_encoded = pd.get_dummies(df[['andere_relevante_features']]) df_imputed = knn_imputer.fit_transform(categorical_features_encoded) # Dan numerieke variabelen met mediaan per groep df['leeftijd'] = df.groupby('geslacht')['leeftijd'].transform( lambda x: x.fillna(x.median())) ``` **Aanbevelingen:** - Splits data eerst in train/test voor imputatie - Documenteer de hoeveelheid ontbrekende waarden per variabele - Overweeg multiple imputatie als variantie te veel daalt - Valideer resultaten met cross-validatie Deze aanpak balanceert eenvoud met effectiviteit en behoudt de data-integriteit zoals gevraagd.