Natuurlijk! Hier is een overzicht van effectieve feature engineering technieken voor jouw dataset en hoe je deze kunt toepassen met Scikit-learn: 1. **Dagen sinds laatste aankoop (recency)** - Doel: Bepalen hoeveel tijd verstreken is sinds de laatste aankoop. - Aanname: Je hebt de datum van de laatste aankoop per klant. - Techniek: Bereken het verschil tussen de huidige datum en de datum van de laatste aankoop, en voeg dit als nieuwe feature toe. - Implementatie met Scikit-learn: Gebruik een `FunctionTransformer` om deze berekening uit te voeren. ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer # Voorbeeld DataFrame # df['datum_laatste_aankoop'] is een datetime kolom # df['huidige_datum'] is de referentie datum (bijvoorbeeld vandaag) def bereken_dagen_sinds_laatste_aankoop(df): return (pd.to_datetime('2024-04-27') - pd.to_datetime(df['datum_laatste_aankoop'])).dt.days.values.reshape(-1, 1) dagen_sinds_aankoop_transformer = FunctionTransformer(bereken_dagen_sinds_laatste_aankoop) # Pas toe op de dataset dagen_sinds_aankoop = dagen_sinds_aankoop_transformer.fit_transform(df) ``` 2. **Aankoopfrequentie per maand** - Doel: Hoe vaak koopt een klant gemiddeld per maand? - Aanname: Je hebt alle transactiegegevens met datums. - Techniek: Groepeer op klant en tel het aantal aankopen, verdeel door het aantal volledige maanden actief. - Implementatie: Dit vereist aggregatie voor elke klant. ```python # Voorbeeld: DataFrame met transactiegegevens # df_transacties: kolommen 'klant_id', 'transactie_datum' # Stap 1: Bereken de eerste en laatste transactie per klant klant_perioden = df_transacties.groupby('klant_id').agg( eerste_transactie=('transactie_datum', 'min'), laatste_transactie=('transactie_datum', 'max'), aantal_aankopen=('transactie_datum', 'count') ).reset_index() # Stap 2: Bereken aantal maanden actief klant_perioden['maanden_actief'] = ((klant_perioden['laatste_transactie'] - klant_perioden['eerste_transactie']) / pd.Timedelta(days=30)).astype(int) + 1 # Stap 3: Bereken aankoopfrequentie per maand klant_perioden['aankoopfrequentie_per_maand'] = klant_perioden['aantal_aankopen'] / klant_perioden['maanden_actief'] ``` - Integratie: Voeg deze feature toe aan je klantgegevens op basis van `klant_id`. 3. **Gebruik van scikit-learn Pipelines en Custom Transformers** Voor een overzichtelijke en herbruikbare aanpak kun je eigen transformer classes maken: ```python from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin class RecencyTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, reference_date): self.reference_date = pd.to_datetime(reference_date) def fit(self, X, y=None): return self def transform(self, X): return ((self.reference_date - pd.to_datetime(X['datum_laatste_aankoop'])).dt.days).values.reshape(-1, 1) # Toepassen recency_transformer = RecencyTransformer(reference_date='2024-04-27') recency_feature = recency_transformer.fit_transform(df) ``` 4. **Gebruik van ColumnTransformer** Combineer meerdere transformaties op verschillende features: ```python from sklearn.compose import ColumnTransformer preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('recency', RecencyTransformer('2024-04-27'), ['datum_laatste_aankoop']), # Voeg andere transformaties toe ], remainder='pas_through' # Laat andere features ongewijzigd ) ``` --- **Samenvatting:** - Gebruik `FunctionTransformer` of custom transformer classes voor datumberekeningen zoals 'dagen sinds laatste aankoop'. - Groepeer transacties om aankoopfrequentie per maand te berekenen. - Combineer transformaties met `ColumnTransformer` voor overzichtelijkheid. - Implementeer deze stappen in een scikit-learn pipeline voor schaalbaarheid en herbruikbaarheid. Als je verdere hulp nodig hebt bij de implementatie of details over jouw specifieke dataset, laat het gerust weten!

Zeker, ik help je graag met het ontwerpen van effectieve feature engineering strategieën voor jouw use-case. Hier zijn gedetailleerde technieken en implementatiestappen met Scikit-learn: ## 1. Dagen sinds laatste aankoop **Techniek:** Temporele feature extractie met `pd.Timestamp` en `datetime` ```python import pandas as pd from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin from datetime import datetime class DagenSindsLaatsteAankoop(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, datum_col='datum_laatste_inlog'): self.datum_col = datum_col def fit(self, X, y=None): return self def transform(self, X): X_copy = X.copy() vandaag = datetime.now().date() # Converteer naar datetime indien nodig if not pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(X_copy[self.datum_col]): X_copy[self.datum_col] = pd.to_datetime(X_copy[self.datum_col]) # Bereken dagen sinds laatste aankoop X_copy['dagen_sinds_laatste_aankoop'] = ( vandaag - X_copy[self.datum_col].dt.date ).dt.days return X_copy.drop(columns=[self.datum_col]) ``` ## 2. Aankoopfrequentie per maand **Techniek:** Frequentie-based feature engineering ```python class AankoopFrequentiePerMaand(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, aantal_inlog_col='aantal_inlog', datum_col='datum_laatste_inlog'): self.aantal_inlog_col = aantal_inlog_col self.datum_col = datum_col def fit(self, X, y=None): return self def transform(self, X): X_copy = X.copy() if not pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(X_copy[self.datum_col]): X_copy[self.datum_col] = pd.to_datetime(X_copy[self.datum_col]) # Bereken aantal maanden sinds eerste activiteit eerste_datum = X_copy[self.datum_col].min() X_copy['maanden_actief'] = ( (X_copy[self.datum_col] - eerste_datum).dt.days / 30.44 ).round().clip(lower=1) # Minimaal 1 maand om deling door 0 te voorkomen # Bereken aankoopfrequentie per maand X_copy['aankoopfrequentie_per_maand'] = ( X_copy[self.aantal_inlog_col] / X_copy['maanden_actief'] ) return X_copy.drop(columns=['maanden_actief']) ``` ## 3. Gecombineerde Pipeline **Techniek:** Feature Union met custom transformers ```python from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnion from sklearn.preprocessing import StandardScaler # Volledige feature engineering pipeline feature_engineering_pipeline = Pipeline([ ('feature_union', FeatureUnion([ ('dagen_sinds_aankoop', DagenSindsLaatsteAankoop()), ('aankoop_frequentie', AankoopFrequentiePerMaand()), ])), ('scaler', StandardScaler()) ]) ``` ## 4. Aanvullende suggesties voor feature engineering ```python class ExtraTemporaleFeatures(BaseEstimator, TransformerMixin): def transform(self, X): X_copy = X.copy() # Dag van de week (weekend vs doordeweeks) X_copy['dag_van_de_week'] = X_copy['datum_laatste_inlog'].dt.dayofweek X_copy['is_weekend'] = (X_copy['dag_van_de_week'] >= 5).astype(int) # Seizoensgebonden features X_copy['kwartaal'] = X_copy['datum_laatste_inlog'].dt.quarter X_copy['maand'] = X_copy['datum_laatste_inlog'].dt.month return X_copy ``` ## 5. Implementatievoorbeeld ```python # Voorbeeld gebruik import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # Laad je dataset # df = pd.read_csv('jouw_data.csv') # Voorbeeld data df = pd.DataFrame({ 'aantal_inlog': [15, 8, 22, 5], 'gemiddelde_sessieduur': [120, 85, 180, 45], 'datum_laatste_inlog': ['2024-01-15', '2024-02-01', '2024-01-20', '2024-03-10'] }) # Pas feature engineering toe getransformeerde_data = feature_engineering_pipeline.fit_transform(df) print("Getransformeerde features:") print(getransformeerde_data) ``` ## Belangrijke overwegingen: 1. **Missing values:** Zorg voor handling van ontbrekende datums 2. **Outlier detection:** Gebruik `RobustScaler` voor features met outliers 3. **Cross-validation:** Pas feature engineering toe binnen cross-validation loops 4. **Monitoring:** Track feature importance na training Deze strategieën helpen je om betekenisvolle features te creëren die de voorspellende kracht voor klantverlies significant kunnen verbeteren.