Natuurlijk! Hier is een beschrijving in het Nederlands van de kenmerken en overwegingen voor jouw project: **Kenmerken van je dataset:** - **Leeftijd:** Numeriek, continue waarde - **Inkomen:** Numeriek, continue waarde - **Gekochte producten:** Categorieën of binair (bijvoorbeeld wel/niet gekocht of meerdere productcategorieën) **Type algoritme dat je wilt implementeren:** - Een **beslissingsboom** voor classificatie van klanten op basis van hun aankoopgeschiedenis en kenmerken. **Overwegingen voor prestaties en optimalisatie:** 1. **Splitsingscriteria:** Gebruik informatieve maatstaven zoals Gini-impurity of entropie om de beste splitsingen te bepalen. 2. **Diepte van de boom:** Beperk de maximale diepte om overfitting te voorkomen en de prestaties te verbeteren. 3. **Minimumsamplesperleaf:** Stel een minimum aantal samples per blad in om te voorkomen dat de boom te klein of te groot wordt. 4. **Feature selectie en verwerking:** Normaliseer numerieke kenmerken indien nodig; encodeer categorische data (bijvoorbeeld met one-hot encoding) voordat je de boom bouwt. 5. **Efficiëntie:** Implementatie met NumPy vraagt om een goede matrixmanipulatie. Vermijd recursieve functies waar mogelijk en gebruik vectorisatie. 6. **Pruning:** Overweeg post-pruning technieken om overfitting verder te verminderen. 7. **Validatie:** Gebruik cross-validatie om de prestaties van je model te beoordelen en parameters te optimaliseren. Door deze kenmerken en overwegingen te volgen, kun je een efficiënte en effectieve beslissingsboom implementeren met NumPy voor jouw classificatietaak.

Hier is een gestructureerde implementatie van een beslissingsboomclassificatie in NumPy voor jouw klantdataset: ## Kernimplementatie ```python import numpy as np from collections import Counter class Beslissingsboom: def __init__(self, max_depth=5, min_samples_split=2): self.max_depth = max_depth self.min_samples_split = min_samples_split self.tree = None def _entropie(self, y): """Bereken entropie voor onzuiverheidsscore""" if len(y) == 0: return 0 p = np.bincount(y) / len(y) return -np.sum([p_i * np.log2(p_i) for p_i in p if p_i > 0]) def _informatiewinst(self, X_col, y, drempel): """Bereken informatiewinst voor een kenmerk en drempel""" links_mask = X_col <= drempel rechts_mask = ~links_mask if np.sum(links_mask) == 0 or np.sum(rechts_mask) == 0: return 0 n = len(y) n_links, n_rechts = np.sum(links_mask), np.sum(rechts_mask) entropie_links = self._entropie(y[links_mask]) entropie_rechts = self._entropie(y[rechts_mask]) entropie_parent = self._entropie(y) return entropie_parent - (n_links/n * entropie_links + n_rechts/n * entropie_rechts) def _beste_splitsing(self, X, y): """Vind beste kenmerk en drempel voor splitsing""" beste_winst = -1 beste_kenmerk, beste_drempel = None, None for kenmerk_idx in range(X.shape[1]): X_col = X[:, kenmerk_idx] drempels = np.unique(X_col) for drempel in drempels: winst = self._informatiewinst(X_col, y, drempel) if winst > beste_winst: beste_winst = winst beste_kenmerk = kenmerk_idx beste_drempel = drempel return beste_kenmerk, beste_drempel def _groeiboom(self, X, y, depth=0): """Recursieve boomgroei""" n_samples, n_features = X.shape # Stopcondities if (depth >= self.max_depth or n_samples < self.min_samples_split or len(np.unique(y)) == 1): return Counter(y).most_common(1)[0][0] # Meest voorkomende klasse # Vind beste splitsing kenmerk, drempel = self._beste_splitsing(X, y) if kenmerk is None: return Counter(y).most_common(1)[0][0] # Recursieve splitsing links_mask = X[:, kenmerk] <= drempel rechts_mask = ~links_mask links_tak = self._groeiboom(X[links_mask], y[links_mask], depth + 1) rechts_tak = self._groeiboom(X[rechts_mask], y[rechts_mask], depth + 1) return {'kenmerk': kenmerk, 'drempel': drempel, 'links': links_tak, 'rechts': rechts_tak} def fit(self, X, y): """Train het model""" self.tree = self._groeiboom(X, y) def _voorspel_sample(self, x, tree): """Voorspel voor één sample""" if not isinstance(tree, dict): return tree if x[tree['kenmerk']] <= tree['drempel']: return self._voorspel_sample(x, tree['links']) else: return self._voorspel_sample(x, tree['rechts']) def predict(self, X): """Maak voorspellingen""" return np.array([self._voorspel_sample(x, self.tree) for x in X]) ``` ## Data-voorbewerking voor jouw dataset ```python def voorbewerk_data(df): """Voorbewerk klantgegevens""" # Verwerk categorische producten (one-hot encoding) product_columns = pd.get_dummies(df['gekochte_producten']) # Combineer kenmerken X = np.column_stack([ df['leeftijd'].values, df['inkomen'].values, product_columns.values ]) # Normaliseer numerieke kenmerken voor betere prestaties X[:, 0] = (X[:, 0] - X[:, 0].mean()) / X[:, 0].std() # Leeftijd X[:, 1] = (X[:, 1] - X[:, 1].mean()) / X[:, 1].std() # Inkomen return X # Gebruiksvoorbeeld # X = voorbewerk_data(jouw_dataframe) # y = doelvariabele (bijv. klantcategorie) ``` ## Optimalisatie-overwegingen ### 1. **Prestatieverbeteringen** ```python # Vectoriseer berekeningen waar mogelijk def _beste_splitsing_geoptimaliseerd(self, X, y): beste_winst = -1 beste_kenmerk, beste_drempel = None, None for kenmerk_idx in range(X.shape[1]): X_col = X[:, kenmerk_idx] # Gebruik percentielen voor minder drempelwaarden drempels = np.percentile(X_col, [25, 50, 75]) for drempel in drempels: winst = self._informatiewinst(X_col, y, drempel) if winst > beste_winst: beste_winst = winst beste_kenmerk = kenmerk_idx beste_drempel = drempel return beste_kenmerk, beste_drempel ``` ### 2. **Geheugengebruik** - Gebruik `np.float32` in plaats van `np.float64` voor grote datasets - Implementeer batch-verwerking voor zeer grote datasets - Gebruik sparse matrices voor one-hot encoded productgegevens ### 3. **Hyperparameter-optimalisatie** ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # Data splitsing X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Hyperparameter tuning beste_score = 0 beste_params = {} for max_depth in [3, 5, 7, 10]: for min_samples in [2, 5, 10]: boom = Beslissingsboom(max_depth=max_depth, min_samples_split=min_samples) boom.fit(X_train, y_train) score = np.mean(boom.predict(X_val) == y_val) if score > beste_score: beste_score = score beste_params = {'max_depth': max_depth, 'min_samples_split': min_samples} ``` ## Aanbevelingen voor jouw dataset 1. **Feature engineering**: Combineer leeftijd en inkomen tot leeftijdsgroepen/inkomenscategorieën 2. **Productanalyse**: Gebruik productfrequenties in plaats van alleen aanwezigheid 3. **Regularisatie**: Beperk boomdiepte om overfitting te voorkomen 4. **Validatie**: Gebruik kruisvalidatie voor betrouwbare prestatiemeting Deze implementatie biedt een goede balans tussen nauwkeurigheid en prestaties voor klantclassificatie met aankoopgeschiedenis.