Zeker! Hier is een overzicht van de stappen en een voorbeeldcode om kruisvalidatie met K-Fold te implementeren voor jouw classificatiemodel in Scikit-learn, inclusief het gebruik van nauwkeurigheid, precisie en recall voor evaluatie. **Stappenplan:** 1. **Importeer benodigde modules** 2. **Laad je dataset en scheid features en target** 3. **Initialiseer het model** 4. **Gebruik `KFold` voor de kruisvalidatie** 5. **Voer de kruisvalidatie uit met `cross_val_score` of `cross_validate`** 6. **Evalueer en rapporteer de resultaten (gemiddelden en spreiding)** --- ### Voorbeeldcode: ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import KFold, cross_validate from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import make_scorer, precision_score, recall_score, accuracy_score # Stap 1: Dataset laden (voorbeeld) # Vervang dit door jouw daadwerkelijke dataset # data = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') # X = data.drop('doel', axis=1) # y = data['doel'] # Voorbeeld dummy data from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42) # Stap 2: Model initialiseren model = LogisticRegression(max_iter=1000) # Stap 3: Cross-validation setup kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) # Stap 4: Definieer scorers scorers = { 'accuracy': make_scorer(accuracy_score), 'precision': make_scorer(precision_score), 'recall': make_scorer(recall_score) } # Stap 5: Kruisvalidatie uitvoeren resultaten = cross_validate(model, X, y, cv=kf, scoring=scorers) # Stap 6: Resultaten samenvatten print("Gemiddelde scores over de folds:") print(f"Accuracy: {np.mean(resultaten['test_accuracy']):.3f} ± {np.std(resultaten['test_accuracy']):.3f}") print(f"Precisie: {np.mean(resultaten['test_precision']):.3f} ± {np.std(resultaten['test_precision']):.3f}") print(f"Recall: {np.mean(resultaten['test_recall']):.3f} ± {np.std(resultaten['test_recall']):.3f}") ``` --- ### Uitleg: - **`cross_validate`** voert de cross-validatie uit en geeft scores voor elke fold. - **`scoring`** bevat meerdere evaluatiecriteria: nauwkeurigheid, precisie en recall. - **De resultaten** worden samengevat door het gemiddelde en de standaarddeviatie te berekenen, zodat je inzicht krijgt in de prestaties en variabiliteit. ### Aanpassingen: - Vervang de dummy data door je eigen dataset. - Kies het model dat bij jouw probleem past, bijvoorbeeld `RandomForestClassifier`, `SVC`, etc. - Pas de `n_splits` parameter aan naar wens (bijvoorbeeld 10). Als je nog specifieke vragen hebt of hulp nodig hebt met je eigen dataset, laat het gerust weten!

Zeker, ik help je graag met het opzetten van kruisvalidatie voor je classificatiemodel! Hier is een stapsgewijze handleiding met codevoorbeelden: ### Stap 1: Importeer benodigde bibliotheken ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import KFold, cross_validate from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, make_scorer from sklearn.preprocessing import StandardScaler ``` ### Stap 2: Voorbereiding dataset en model ```python # Laad je dataset # data = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') # Scheid features en target variabele # X = data.drop('target_column', axis=1) # y = data['target_column'] # Voorbeeld met dummy data (vervang met jouw data) # X, y = je_gegevens_hier # Initialiseer je model (voorbeeld met Random Forest) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=42) # Optioneel: Feature scaling scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) ``` ### Stap 3: Implementeer K-Fold kruisvalidatie ```python # Configureer K-Fold (standaard 5 splits) kfold = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) # Definieer scoring metrics scoring = { 'precision': make_scorer(precision_score, average='weighted'), 'recall': make_scorer(recall_score, average='weighted'), 'accuracy': 'accuracy' } # Voer kruisvalidatie uit cv_results = cross_validate( estimator=model, X=X_scaled, # of X als je niet schaalt y=y, cv=kfold, scoring=scoring, return_train_score=True ) ``` ### Stap 4: Analyseer de resultaten ```python print("Kruisvalidatie Resultaten:") print(f"Aantal folds: {kfold.n_splits}") print("\nTest Scores:") print(f"Gemiddelde precisie: {np.mean(cv_results['test_precision']):.4f} (+/- {np.std(cv_results['test_precision']):.4f})") print(f"Gemiddelde recall: {np.mean(cv_results['test_recall']):.4f} (+/- {np.std(cv_results['test_recall']):.4f})") print(f"Gemiddelde accuracy: {np.mean(cv_results['test_accuracy']):.4f} (+/- {np.std(cv_results['test_accuracy']):.4f})") print("\nTrain Scores:") print(f"Gemiddelde train precisie: {np.mean(cv_results['train_precision']):.4f}") print(f"Gemiddelde train recall: {np.mean(cv_results['train_recall']):.4f}") ``` ### Stap 5: Gedetailleerde fold-resultaten ```python print("\nGedetailleerde scores per fold:") for i in range(kfold.n_splits): print(f"Fold {i+1}:") print(f" Precisie: {cv_results['test_precision'][i]:.4f}") print(f" Recall: {cv_results['test_recall'][i]:.4f}") print(f" Accuracy: {cv_results['test_accuracy'][i]:.4f}") ``` ### Stap 6: Visualisatie (optioneel) ```python import matplotlib.pyplot as plt # Boxplot van de resultaten metrics = ['test_precision', 'test_recall', 'test_accuracy'] data_to_plot = [cv_results[metric] for metric in metrics] plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.boxplot(data_to_plot, labels=['Precisie', 'Recall', 'Accuracy']) plt.title('Kruisvalidatie Resultaten per Metric') plt.ylabel('Score') plt.grid(True, alpha=0.3) plt.show() ``` ### Stap 7: Model evaluatie tips ```python # Check op overfitting overfitting_gap = np.mean(cv_results['train_accuracy']) - np.mean(cv_results['test_accuracy']) print(f"\nOverfitting analyse:") print(f"Verschil train-test accuracy: {overfitting_gap:.4f}") if overfitting_gap > 0.1: print("Waarschuwing: Mogelijk overfitting aanwezig!") else: print("Geen significant overfitting gedetecteerd.") ``` ### Belangrijke aanpassingen voor jouw geval: 1. **Voor onbalans in klassen**: Overweeg `StratifiedKFold` ```python from sklearn.model_selection import StratifiedKFold kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) ``` 2. **Voor andere modellen**: Vervang `RandomForestClassifier` door: ```python # Voor Logistic Regression from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() # Voor SVM from sklearn.svm import SVC model = SVC() ``` 3. **Extra metrics toevoegen**: ```python from sklearn.metrics import f1_score, roc_auc_score scoring['f1'] = make_scorer(f1_score, average='weighted') scoring['roc_auc'] = 'roc_auc_ovr' ``` ### Interpretatie van resultaten: - **Hoge variantie** tussen folds kan duiden op instabiel model - **Groot verschil** train/test scores suggereert overfitting - **Consistente scores** over folds duiden op robuust model Laat me weten als je specifieke aanpassingen nodig hebt voor je dataset of model!