Absoluut. Hier is een gestructureerd, maatwerk plan voor feature scaling en distributie-aanpassing, specifiek ontworpen voor jouw dataset en vereisten. --- ### **Maatwerk Plan: Feature Preprocessing voor Transactiegegevens** **Doel:** De prestaties en stabiliteit van machine learning-modellen verbeteren door features op de juiste manier te schalen en hun distributie te normaliseren. --- ### **Stap 1: Initiële Data Exploratie en Analyse** Voordat je ook maar iets transformeert, moet je de data begrijpen. Dit is cruciaal om de juiste keuzes te maken. 1. **Bekijk de Distributie:** Maak voor elke feature (`Leeftijd`, `Salaris`, `Kredietscore`) een histogram en een boxplot. 2. **Identificeer Uitschieters:** Gebruik de boxplots om visueel het aantal en de extreme waarde van uitschieters vast te stellen. Bereken de IQR (Interquartile Range) voor een statistische onderbouwing. 3. **Bepaal de Scheefheid (Skewness):** Bereken de scheefheidscoëfficiënt voor elke feature (bijv. met `pandas.DataFrame.skew()`). Een waarde ver van 0 geeft scheefheid aan. * **> 1 of < -1:** Sterk scheve verdeling. * **Tussen 0.5 en 1 of tussen -0.5 en -1:** Matig scheve verdeling. --- ### **Stap 2: Behandeling van Uitschieters (Outlier Handling)** Gezien je beperking ("*Vermijd standaard schaling bij features met veel uitschieters*") moeten we uitschieters eerst aanpakken. Standaard schaling (zoals Z-score) zal door uitschieters worden beïnvloed. **Aanbevolen aanpak:** * **Voor features met extreem veel uitschieters:** Overweeg **winsorisering** of **trimmen/capping**. Dit is robuuster dan het simpelweg verwijderen van datapunten. * **Capping (of Clipping):** Stel een minimum- en maximumdrempelwaarde in (bijv. op basis van IQR). Alle waarden boven de bovenste drempel worden op die drempel gezet, en alle waarden onder de onderste drempel worden op de onderste drempel gezet. * **Voorbeeld voor `Salaris`:** Bereken Q1 (25e percentiel) en Q3 (75e percentiel). Bovenste grens = Q3 + 1.5 * IQR. Cap alle salarissen die deze grens overschrijden. --- ### **Stap 3: Distributie-aanpassing (Log Transformatie)** **Toepassen op: Features die rechtsscheef zijn (lange staart naar rechts). `Salaris` is hier de primieke kandidaat.** * **Actie:** Pas een **logaritmische transformatie** toe (`np.log1p()` is aan te raden omdat deze tegen `log(0)` kan, mocht er een nulwaarde zijn). * **Waarom:** Deze transformatie perst de lange staart samen, waardoor de verdeling normaler (meer bell-curve vormig) wordt. Dit verbetert de prestaties van veel modellen (zoals lineaire modellen en SVM's) aanzienlijk. * **Let op:** Transformeer *voordat* je gaat schalen. De log-transformatie verandert de schaal van de data zelf. --- ### **Stap 4: Keuze en Toepassing van Feature Scaling** Kies de schaalmethode op basis van de karakteristieken van de feature *na* eventuele log-transformatie en outlier-afhandeling. | Feature | Aanbevolen Aanpak | Reden | | :--- | :--- | :--- | | **Leeftijd** | **Min-Max Schaling** | Leeftijd is vaak redelijk normaal verdeeld en begrensd (bijv. tussen 18 en 100). Min-max schaalt deze naar een vaste range zoals [0, 1], wat zeer interpreteerbaar is. | | **Salaris** | **Robust Scaling** | **Dit is de beste keuze i.p.v. standaard Z-score.** Ook na log-transformatie en capping kunnen resterende uitschieters aanwezig zijn. Robust Scaler gebruikt de mediaan en het IQR en is hierdoor **immuner voor uitschieters** dan Z-score. | | **Kredietscore** | **Min-Max Schaling of Robust Scaling** | Kredietscores hebben meestal een vaste, natuurlijke range (bijv. 300-850). Min-max is perfect om deze naar [0, 1] of [-1, 1] te brengen. Als er lichte uitschieters zijn, kies dan opnieuw voor Robust Scaler. | **Belangrijke Technische Notitie:** * **Gebruik `fit_transform()` alleen op de trainingsset.** * **Gebruik daarna `transform()` op de testset.** Gebruik nooit `fit()` op de testset, om **data leakage** te voorkomen. De parameters (min/max, gemiddelde/std) worden *alleen* vanuit de trainingsdata geleerd. --- ### **Samengevat Stappenplan in Code (Pseudo-code)** ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, RobustScaler from sklearn.model_selection import train_test_split # Laad dataset data = pd.read_csv('transactie_data.csv') # Splits data EERST in train en test (voorkom data leakage) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['Leeftijd', 'Salaris', 'Kredietscore']], data['target'], test_size=0.2) # 1. Behandel uitschieters op de trainingsset (bijv. voor Salaris met IQR) Q1 = X_train['Salaris'].quantile(0.25) Q3 = X_train['Salaris'].quantile(0.75) IQR = Q3 - Q1 upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR # Cap de waarden in zowel train als test (gebruik de van train afgeleide bound!) X_train['Salaris'] = np.where(X_train['Salaris'] > upper_bound, upper_bound, X_train['Salaris']) X_test['Salaris'] = np.where(X_test['Salaris'] > upper_bound, upper_bound, X_test['Salaris']) # 2. Pas log-transformatie toe op rechtsscheve features (Salaris) X_train['Salaris_log'] = np.log1p(X_train['Salaris']) X_test['Salaris_log'] = np.log1p(X_test['Salaris']) # Verwijder de originele salaris kolom X_train.drop('Salaris', axis=1, inplace=True) X_test.drop('Salaris', axis=1, inplace=True) # 3. Initialiseer scalers (fit alleen op training data) min_max_scaler = MinMaxScaler() robust_scaler = RobustScaler() # Schaal Leeftijd (Min-Max) X_train['Leeftijd_scaled'] = min_max_scaler.fit_transform(X_train[['Leeftijd']]) X_test['Leeftijd_scaled'] = min_max_scaler.transform(X_test[['Leeftijd']]) # Schaal getransformeerd Salaris (Robust) X_train['Salaris_scaled'] = robust_scaler.fit_transform(X_train[['Salaris_log']]) X_test['Salaris_scaled'] = robust_scaler.transform(X_test[['Salaris_log']]) # Schaal Kredietscore (keuze afhankelijk van verdeling, hier Min-Max) X_train['Kredietscore_scaled'] = min_max_scaler.fit_transform(X_train[['Kredietscore']]) X_test['Kredietscore_scaled'] = min_max_scaler.transform(X_test[['Kredietscore']]) # Je bent nu klaar om X_train[['Leeftijd_scaled', 'Salaris_scaled', 'Kredietscore_scaled']] te gebruiken voor modeltraining. ``` Dit plan biedt een robuuste en doordachte aanpak die is afgestemd op de specifieke eigenschappen van jouw data en jouw vereisten.