Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak voor het ontwerpen van een geavanceerde feature engineering pipeline voor jouw dataset met numerieke en categorische gegevens, gericht op het verbeteren van de modelnauwkeurigheid door interactietermen en polynomial features: 1. Voorbereiding en Separatie van Data - Scheid de features (X) van de doelvariabele (y). - Identificeer numerieke en categorische kolommen. 2. Preprocessing Stappen - Numericale gegevens: * Imputeer ontbrekende waarden (bijvoorbeeld met median). * Schaal de numerieke features (bijvoorbeeld StandardScaler of MinMaxScaler). - Categorische gegevens: * Imputeer ontbrekende waarden (bijvoorbeeld met de meest voorkomende waarde). * Converteer categorische variabelen naar numeriek (bijvoorbeeld met OneHotEncoder of OrdinalEncoder). 3. Feature Engineering - Polynomial Features: * Gebruik PolynomialFeatures met graad 2 op de numerieke features. * Stel in dat interactietermen worden toegevoegd en geen bias (bias=False). - Interactietermen tussen kenmerken: * Als aparte stap, creëer interactietermen tussen geselecteerde features met PolynomialFeatures of met een aangepaste aanpak. * Alternatief: gebruik FunctionTransformer of custom transformer voor meer controle. 4. Integratie in een Pipeline - Gebruik `ColumnTransformer` om preprocessing op numerieke en categorische kolommen apart uit te voeren. - Voeg PolynomialFeatures en interactietermen toe na de standaardisatie. - Combineer alles in een `Pipeline`. 5. Voorbeeld Implementatie ```python from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder, PolynomialFeatures from sklearn.impute import SimpleImputer import pandas as pd # Identificeer kolommen numerieke_kolommen = ['num1', 'num2', 'num3'] categorische_kolommen = ['cat1', 'cat2'] # Preprocessing voor numerieke features numerieke_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler()), ]) # Preprocessing voor categorische features categorische_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')), ]) # Combineer preprocessing preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[ ('num', numerieke_transformer, numerieke_kolommen), ('cat', categorische_transformer, categorische_kolommen), ]) # Feature engineering: polynomial en interactietermen feature_engineering = Pipeline(steps=[ ('preprocessing', preprocessor), ('poly', PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False, interaction_only=False)), ]) # Complete pipeline inclusief model from sklearn.linear_model import LinearRegression model_pipeline = Pipeline(steps=[ ('feature_engineering', feature_engineering), ('model', LinearRegression()), ]) ``` 6. Toepassen en Evalueren - Voer cross-validatie uit om de verbetering in nauwkeurigheid te meten. - Experimenteer met verschillende instellingen voor PolynomialFeatures (bijvoorbeeld interactie-only) en selecteer de beste combinatie. 7. Opmerking - Wees voorzichtig met het aantal features dat wordt gecreëerd, omdat polynomial features en interactietermen snel tot high-dimensional data leiden, wat overfitting kan veroorzaken. - Overweeg feature selectie of regularisatie indien nodig. Heeft u nog specifieke wensen of vragen over bepaalde technieken?

Zeker, ik help je bij het ontwerpen van een geavanceerde feature engineering pipeline. Hier is een stapsgewijze aanpak in het Nederlands: ### Geavanceerde Feature Engineering Pipeline **Stap 1: Data Preprocessing** - Numerieke features: Imputeer ontbrekende waarden met mediaan/mean - Categorische features: Imputeer ontbrekende waarden met modus - Creëer een basis preprocessing pipeline met `ColumnTransformer` **Stap 2: Polynomial Features (Graad 2)** - Genereer polynomiale features voor numerieke variabelen - Gebruik `PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)` - Behandel eventuele multicollineariteit met regularisatie **Stap 3: Interactietermen** - Creëer interacties tussen: - Numerieke × numerieke features - Numerieke × categorische features - Gebruik `PolynomialFeatures` met `interaction_only=True` **Stap 4: Categorische Feature Encoding** - Gebruik `OneHotEncoder` voor nominale features - Overweeg `TargetEncoder` voor high-cardinality categorische features - Gebruik `OrdinalEncoder` voor ordinale features **Stap 5: Feature Scaling** - Pas `StandardScaler` of `MinMaxScaler` toe op numerieke features - Schaal na het genereren van polynomiale features **Stap 6: Feature Selectie** - Gebruik `SelectKBest` met geschikte scorefunctie - Overweeg `VarianceThreshold` voor lage-variantie features - Gebruik regularisatie (L1/L2) voor automatische feature selectie **Implementatie Voorbeeld:** ```python from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder, PolynomialFeatures from sklearn.impute import SimpleImputer # Definieer numerieke en categorische features numerical_features = ['num1', 'num2', 'num3'] categorical_features = ['cat1', 'cat2'] # Basis preprocessing numeric_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler()) ]) categorical_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')) ]) # Polynomial features pipeline poly_transformer = Pipeline(steps=[ ('poly', PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False)), ('scaler', StandardScaler()) ]) # Combineer alles in ColumnTransformer preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numeric_transformer, numerical_features), ('cat', categorical_transformer, categorical_features), ('poly', poly_transformer, numerical_features) ]) ``` **Aanvullende Tips:** - Monitor multicollineariteit met VIF scores - Gebruik cross-validatie om overfitting te voorkomen - Overweeg `FeatureUnion` voor complexe feature combinaties - Implementeer custom transformers voor domeinspecifieke features **Evaluatie:** - Test impact op modelperformance met/without features - Monitor feature importance scores - Gebruik dimensionality reduction indien nodig Deze pipeline zal helpen bij het creëren van betekenisvolle interacties en polynomiale relaties die de voorspellende nauwkeurigheid van je model kunnen verbeteren.