Om je machine learning-model verder te evalueren en beter te begrijpen, kun je de volgende aanvullende methoden en visualisaties toepassen: 1. Confusiematrix (confusion matrix): - Visualiseer de verdeling van juiste en onjuiste classificaties. - Gebruik bijvoorbeeld `sklearn.metrics.plot_confusion_matrix` of `seaborn.heatmap`. 2. ROC-curve en AUC: - Plot de Receiver Operating Characteristic curve om de trade-off tussen sensitiviteit en specificiteit te zien. - Bereken de Area Under the Curve (AUC) voor een samenvatting van de modelprestatie. - Gebruik `sklearn.metrics.roc_curve` en `sklearn.metrics.roc_auc_score`. 3. Precision-Recall curve: - Vooral nuttig bij ongebalanceerde datasets. - Visualiseer de precisie versus recall voor verschillende drempels. - Gebruik `sklearn.metrics.plot_precision_recall_curve`. 4. Feature importance: - Bekijk welke kenmerken het meest bijdragen aan de voorspellingen. - Gebruik `model.feature_importances_` en visualiseer met bijvoorbeeld barplots. 5. Cross-validatie: - Voer k-fold cross-validatie uit om de consistentie van je model te beoordelen. - Gebruik `sklearn.model_selection.cross_val_score`. 6. Threshold-analyse: - Experimenteer met verschillende drempelwaarden voor classificatie, niet alleen de standaard 0.5. - Analyseer hoe metrics zoals recall, precisie en F1-score veranderen. 7. F1-score en andere metrics: - Overweeg het gebruik van de F1-score, vooral als je een balans wilt tussen precisie en recall. - Gebruik `sklearn.metrics.f1_score`. Door deze methoden en visualisaties toe te passen krijg je een dieper inzicht in de prestaties en zwakke punten van je model, wat je kan helpen bij verdere optimalisatie.

Zeker, hier zijn aanvullende evaluatiemethoden en visualisaties die je kunt toepassen voor een beter begrip van je Random Forest model: ## Aanvullende Evaluatiemetrices: 1. **F1-score**: Harmonisch gemiddelde van precisie en recall (belangrijk bij klasse-onbalans) 2. **ROC-AUC**: Meet het vermogen om positieve van negatieve klassen te onderscheiden 3. **Precisie-Recall Curve**: Extra relevant bij onbalans in de dataset 4. **Confusion Matrix**: Gedetailleerd overzicht van TP, TN, FP, FN ## Visualisaties: 1. **Confusion Matrix Heatmap** ```python from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay ConfusionMatrixDisplay.from_estimator(model, X_test, y_test) plt.show() ``` 2. **ROC Curve** ```python from sklearn.metrics import RocCurveDisplay RocCurveDisplay.from_estimator(model, X_test, y_test) plt.show() ``` 3. **Feature Importance** ```python importances = model.feature_importances_ feature_names = X_train.columns plt.barh(feature_names, importances) plt.show() ``` 4. **Precisie-Recall Curve** ```python from sklearn.metrics import PrecisionRecallDisplay PrecisionRecallDisplay.from_estimator(model, X_test, y_test) plt.show() ``` ## Aanvullende Analyses: - **Cross-validatie**: Gebruik `cross_val_score` voor robuustere resultaten - **Hyperparameter tuning**: Met `RandomizedSearchCV` of `GridSearchCV` - **Class distribution analysis**: Controleer klassebalans in je dataset - **Learning curve**: Analyseer of meer data zou helpen Je huidige resultaten (accuracy 0.82, recall 0.75, precision 0.78) suggereren dat het model goed presteert, maar de feature importance analyse kan helpen bij het optimaliseren en begrijpen welke klantkenmerken het meest voorspellend zijn voor churn.