Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een aangepaste data sampling- en splitsingsstrategie voor jouw maandelijkse verkoopgegevens: Stap 1: Datavoorbereiding - Controleer en identificeer ontbrekende waarden in je dataset. - Voer indien nodig imputatie uit (bijvoorbeeld gemiddelde, mediaan of speciale methoden afhankelijk van de gegevens). - Zorg dat je dataset goed gestructureerd is, met duidelijke labels voor productcategorieën en tijdstempels. Stap 2: Balanceren van ondervertegenwoordigde categorieën - Analyseer de frequentie van elke productcategorie. - Selecteer ondervertegenwoordigde categorieën die je wilt versterken. - Pas een stratificatie toe tijdens het samplingproces om de verhouding van deze categorieën te vergroten. Stap 3: Samplingstrategie - Gebruik stratificatie op basis van productcategorieën zodat ondervertegenwoordigde categorieën meer vertegenwoordigd worden. - Voer een eenvoudige willekeurige selectie uit binnen elke stratificatiegroep om meer samples te genereren voor ondervertegenwoordigde categorieën. - Zorg dat de totale dataset na sampling gebalanceerder is. Stap 4: Dataset splitsen - Na het verkrijgen van de gebalanceerde dataset, splits je deze in drie delen: - 80% voor training - 10% voor validatie - 10% voor test - Gebruik stratificatie bij het splitsen op basis van productcategorieën om de verdeling consistent te houden. - Voer de splitsing uit met een willekeurige selectie, maar zorg dat er geen overlap is tussen de sets: - Bijvoorbeeld door de dataset eerst te shuffelen en vervolgens te splitsen, of door gebruik te maken van functies die dit automatisch doen (bijvoorbeeld in Python met scikit-learn). Stap 5: Implementatie voorbeeld (in Python) ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # Stel dat je DataFrame 'df' heet en de kolom 'categorie' bevat. # Stap 1: Importeer benodigde modules import pandas as pd # Stap 2: Balanceren via stratificatie # Voorbeeld: oversampling ondervertegenwoordigde categorieën # Dit kan gedaan worden met technieken zoals SMOTE of handmatige oversampling # Stap 3: Voor splitsen X = df.drop('target_column', axis=1) y = df['target_column'] # Eerste splitsing: train + temp (validatie + test) X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split( X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42) # Tweede splitsing: validatie en test X_valid, X_test, y_valid, y_test = train_test_split( X_temp, y_temp, test_size=0.5, stratify=y_temp, random_state=42) ``` Samenvatting: - Importeer en preprocess je data, vul ontbrekende waarden in. - Balans ondervertegenwoordigde categorieën door oversampling of stratificatie. - Split de dataset in drie delen met stratificatie om de verhoudingen te behouden. - Gebruik willekeurige selectie en zorg voor geen overlap door gescheiden splitsingen en shuffling. Wil je dat ik je help met specifieke codevoorbeelden voor oversampling of andere technieken?

Zeker, hier is een aangepaste strategie voor uw dataset: ### Aangepaste Sampling- en Splitsingsstrategie **1. Data Preprocessing:** - Verwijder of imputeer ontbrekende waarden eerst (bijv. met forward-fill of categoriegemiddelden) - Identificeer ondervertegenwoordigde categorieën door frequentietelling per productcategorie **2. Gebalanceerde Sampling Strategie:** - Pas **stratified sampling** toe per productcategorie - Voor ondervertegenwoordigde categorieën: gebruik **oversampling** (bijv. dupliceer samples of gebruik SMOTE voor tijdreeksen) - Stel een minimum drempelwaarde in per categorie (bijv. minstens 50 samples per categorie) **3. Gesplitste Procedure:** - Eerst splitsen in training (80%) en test+validatie (20%) - Verdeel de test+validatie vervolgens in test (50%) en validatie (50%) - **Belangrijk**: Houd tijdscontinuïteit in acht - splits chronologisch om data-lekken te voorkomen **4. Garantie voor Geen Overlap:** - Gebruik unieke maand-product combinaties in elke set - Implementeer checks op dubbele timestamps en product-ID's - Test sets volledig isoleren van training data **5. Implementatievoorbeeld:** ```python # Pseudocode voor implementatie voor elke categorie: bereken benodigde oversampling ratio pas controlled oversampling toe split chronologisch: eerste 80% maanden → training, volgende 10% → validatie, laatste 10% → test ``` **6. Validatie:** - Controleer distributie van categorieën in elke set - Verifieer dat alle timestamps uniek zijn per set - Test modelprestaties op ondervertegenwoordigde categorieën specifiek Deze aanpak zorgt voor betere generalisatie terwijl de tijdsafhankelijkheid behouden blijft.