Natuurlijk! Hier is een adaptief evaluatieplan voor de preprocessing van je klantgegevens, gericht op het meten en verbeteren van de effectiviteit van de stappen missende waarden imputeren, min-max schaling en one-hot codering. **1. Doelstellingen en Criteria** - Verbeter de nauwkeurigheid met minimaal 5% - Verminder de verwerkingstijd met minimaal 10% - Houd rekening met maximaal 8 CPU-cores voor parallelisatie **2. Opzet van het evaluatieplan** a. **Selectie van preprocessingcombinaties:** Maak verschillende combinaties van preprocessingstappen, bijvoorbeeld: - Alleen imputatie - Imputatie + min-max schaling - Imputatie + one-hot codering - Alle drie stappen gecombineerd b. **Implementatie van preprocessing en modeltraining:** Gebruik een pipeline-architectuur (bijvoorbeeld met scikit-learn's `Pipeline`) om consistentie te waarborgen en parallelisatie te benutten. c. **Evaluatiemethode:** Gebruik 5-voudige cross-validatie voor robuuste evaluatie van nauwkeurigheid en verwerkingstijd. Meet verwerkingstijd per pipeline, inclusief preprocessing en modeltraining. d. **Optimalisatieproces:** - Voer een grid search of random search uit over verschillende preprocessingconfiguraties. - Gebruik parallelisatie (max 8 cores) via bijvoorbeeld `n_jobs=8` in scikit-learn. - Stel een acceptatiedrempel voor verbetering: minimaal 5% hogere nauwkeurigheid en 10% snellere verwerking. **3. Stappenplan** 1. **Data voorbereiding:** - Identificeer kolommen met missende waarden. - Configureer verschillende imputatiemethoden (bijvoorbeeld mean, median, meest voorkomende). 2. **Pipeline opzetten:** - Maak verschillende pipelines met verschillende preprocessingstappencombinaties. - Voeg een classifier (bijvoorbeeld Random Forest) toe. 3. **Evaluatie en metingen:** - Voer 5-voudige cross-validatie uit voor elke pipeline. - Meet nauwkeurigheid (bijvoorbeeld f1-score) en verwerkingstijd (bijvoorbeeld met `time` module). - Log de resultaten. 4. **Optimalisatie en selectie:** - Vergelijk resultaten op basis van criteria. - Selecteer de preprocessingconfiguratie die voldoet aan de doelen. - Voer indien nodig verdere finetuning uit. **4. Voorbeeld implementatie (schematisch)** ```python from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import cross_validate import time # Definieer kolommen numerieke_kolommen = [...] # Demografisch en transactiegegevens categorische_kolommen = [...] # Categorical gegevens # Preprocessing pipelines imputatie = SimpleImputer(strategy='mean') # of median, meest_voorkomend scaling = MinMaxScaler() encoder = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') # Combinaties van preprocessing preprocessing_stappen = [ ('imputatie', imputatie), ('scaling', scaling), ('encoder', encoder) ] # Test verschillende combinaties combinaties = [ [('imputatie', imputatie)], [('imputatie', imputatie), ('scaling', scaling)], [('imputatie', imputatie), ('encoder', encoder)], [('imputatie', imputatie), ('scaling', scaling), ('encoder', encoder)] ] # Loop door combinaties for combo in combinaties: preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[ ('num', Pipeline([('impute', imputatie), ('scale', scaling)]), numerieke_kolommen), ('cat', encoder, categorische_kolommen) ]) pipeline = Pipeline([ ('preprocessing', preprocessor), ('classifier', RandomForestClassifier(n_jobs=8)) ]) # Meet verwerkingstijd start_time = time.time() cv_results = cross_validate(pipeline, X, y, cv=5, scoring='accuracy', n_jobs=8) elapsed_time = time.time() - start_time # Resultaten mean_accuracy = cv_results['test_score'].mean() print(f"Configuratie: {combo}") print(f"Gemiddelde nauwkeurigheid: {mean_accuracy:.4f}") print(f"Verwerkingstijd: {elapsed_time:.2f} seconden\n") ``` **5. Rapportage en verdere stappen** - Documenteer de resultaten en bepaal of de nieuwe preprocessingconfiguratie voldoet aan de doelen. - Indien nodig, voer verdere iteraties uit met finetuning van parameters. - Implementeer de optimale preprocessing in je productieproces. --- Heeft u nog specifieke wensen of aanvullende criteria?

Zeker, hier is een stapsgewijs adaptief evaluatieplan voor uw preprocessing-pijplijn: --- ### **Adaptief Evaluatieplan voor Preprocessing** **Doel:** Systematisch meten en optimaliseren van preprocessingstappen om nauwkeurigheid te verhogen (+5%) en verwerkingstijd te verminderen (-10%) binnen maximale CPU-core gebruik (8 cores). --- #### **1. Initiële Baseline Meting** - **Actie:** Voer 5-voudige cross-validatie uit **zonder enige preprocessing**. - **Meet:** - Baseline nauwkeurigheid (bijv. met een standaardclassificatiemodel zoals Random Forest). - Baseline verwerkingstijd (tijd voor modeltraining + validatie, exclusief data-inladen). - **Doel:** Stel referentiepunten vast voor vergelijking. --- #### **2. Geïsoleerde Evaluatie per Preprocessing-Stap** Evalueer elke stap afzonderlijk om de impact te isoleren: - **a. Missende waarden imputeren** (bijv. met gemiddelde/mediaan voor numeriek, modus voor categorisch) - **b. Min-Max schaling** (schaal alle numerieke features naar [0, 1]) - **c. One-hot codering** (voor categorische variabelen) - **Voor elk:** Voer 5-voudige cross-validatie uit, meet nauwkeurigheid en verwerkingstijd. --- #### **3. Gecombineerde Evaluatie van Preprocessing-Volgordes** Test verschillende volgordes van stappen (bijv.): 1. Imputeren → Schalen → One-hot 2. Imputeren → One-hot → Schalen 3. One-hot → Imputeren → Schalen *Opmerking: Schalen vóór one-hot is vaak logischer voor numerieke features.* - **Meet:** Nauwkeurigheid en verwerkingstijd per volgorde. --- #### **4. Adaptieve Optimalisatiefase** Gebruik de resultaten uit stap 2 en 3 om: - **Voor Nauwkeurigheid (+5%):** - Identificeer de beste combinatie(s) van stappen/volgorde. - Experimenteer met geavanceerdere technieken (bijv. KNN-imputatie i.p.v. gemiddelde, of standaardisatie i.p.v. min-max). - Pas hyperparameter tuning toe op preprocessing (bijv. strategie voor imputatie). - **Voor Verwerkingstijd (-10%):** - Optimaliseer code met parallelle verwerking (max. 8 cores) via bibliotheken zoals `scikit-learn` met `n_jobs=-1`. - Overweeg incrementele verwerking of chunk-based preprocessing voor grote data. - Sla tussenresultaten op om herberekening te voorkomen. --- #### **5. Validatie en Beslissingspunten** - **Beslisregels:** - Als een stap geen significante nauwkeurigheidswinst oplevert (>1%), overweeg deze te schrappen. - Als verwerkingstijd te hoog is, onderzoek dan alternatieven (bijv. `StandardScaler` i.p.v. `MinMaxScaler` voor snelheid). - **Iteratie:** Herhaal stap 4 totdat de optimalisatiedoelen zijn bereikt of marginale winst afneemt. --- #### **6. Finalisatie en Documentatie** - **Kies de beste preprocessing-pijplijn** gebaseerd op nauwkeurigheid en snelheid. - **Documenteer:** - De gekozen stappen en hun volgorde. - De behaalde nauwkeurigheid en verwerkingstijd versus baseline. - Gebruikte CPU-core configuratie (bijv. `n_jobs=8`). --- ### **Praktische Tips voor Implementatie** - Gebruik `scikit-learn` pipelines om preprocessing en modellen te combineren (voorkom data leakage). - Timer-functie: Gebruik `time.time()` of `%timeit` in Jupyter voor tijdsmetingen. - Parallellisatie: Stel `n_jobs=8` in voor `GridSearchCV`/`CrossValScore` om alle cores te benutten. - Voorbeeldevaluatiecode: ```python from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score import time # Definieer preprocessing-stappen numeric_features = [...] # Vul aan met numerieke kolomnamen categorical_features = [...] # Vul aan met categorische kolomnamen preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', Pipeline(steps=[('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')), ('scaler', MinMaxScaler())]), numeric_features), ('cat', Pipeline(steps=[('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))]), categorical_features) ]) # Maak volledige pijplijn pipeline = Pipeline(steps=[('preprocessor', preprocessor), ('classifier', RandomForestClassifier(n_jobs=8))]) # Meet tijd en nauwkeurigheid start_time = time.time() scores = cross_val_score(pipeline, X, y, cv=5, scoring='accuracy') end_time = time.time() print(f"Nauwkeurigheid: {scores.mean():.4f}, Verwerkingstijd: {end_time - start_time:.2f}s") ``` --- ### **Aanpassingsmogelijkheden** - Als doelen niet worden gehaald: Overweeg PCA voor dimensionaliteitsreductie (snelheid) of geavanceerdere imputatie (nauwkeurigheid). - Blijf monitoren na implementatie om concept drift te detecteren. Succes met uw preprocessing-optimalisatie! 🚀