Natuurlijk! Hieronder geef ik een uitgebreide gids voor het voorbereiden van je dataset met behulp van Scikit-learn, inclusief de stappen voor het omgaan met ontbrekende waarden, standaardisatie en one-hot codering. Stap 1: Importeer benodigde libraries ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder ``` Stap 2: Laad je dataset ```python # Bijvoorbeeld # df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') ``` Stap 3: Identificeer de kolommen ```python numerieke_kolommen = ['inkomen', 'leeftijd'] categorische_kolommen = ['andere_categorie_kolommen'] ``` Stap 4: Maak preprocess pipelines Voor numerieke kolommen: - Imputeer ontbrekende waarden (bijvoorbeeld met de mediane waarde) - Standaardiseer de data Voor categorische kolommen: - Imputeer ontbrekende waarden (met de meest voorkomende waarde) - One-hot encodeer de categorische variabelen ```python numerieke_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler()) ]) categorische_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')) ]) ``` Stap 5: Combineer in een ColumnTransformer ```python preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numerieke_transformer, numerieke_kolommen), ('cat', categorische_transformer, categorische_kolommen) ]) ``` Stap 6: Splits je data in trainings- en testsets ```python X = df.drop('doel_variable', axis=1) y = df['doel_variable'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` Stap 7: Pas de preprocessing toe op de training data (en later op test data) ```python # Fit op trainingset X_train_processed = preprocessor.fit_transform(X_train) # Transformeer testset X_test_processed = preprocessor.transform(X_test) ``` Optioneel: gebruik de preprocess pipeline binnen een volledige model pipeline ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import Pipeline model = Pipeline(steps=[ ('preprocessor', preprocessor), ('classifier', LogisticRegression()) ]) model.fit(X_train, y_train) ``` Samenvatting: - Gebruik `SimpleImputer` om ontbrekende waarden te vervangen. - Gebruik `StandardScaler` voor standaardisatie van numerieke variabelen. - Gebruik `OneHotEncoder` voor categorische variabelen. - Combineer alles in een `ColumnTransformer`. - Pas de preprocessing toe via `fit_transform` op training data en `transform` op test data. - Overweeg het gebruik van een volledige pipeline inclusief je model voor eenvoudige en consistente verwerking. Heeft u nog verdere vragen of specifieke details over uw dataset?

Zeker, ik help je graag met een effectieve gegevensvoorverwerkingsstrategie voor je machine learning model. Hier is een gedetailleerd stappenplan met voorbeeldcode specifiek voor jouw situatie: ## Stappenplan Gegevensvoorverwerking ### 1. Importeer benodigde bibliotheken ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline ``` ### 2. Laad en verkenn je dataset ```python # Laad je dataset df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') # Bekijk basisinformatie print(df.info()) print(df.head()) ``` ### 3. Identificeer kolomtypen ```python # Numerieke kolommen (inclusief die met ontbrekende waarden) numerieke_kolommen = ['inkomen', 'leeftijd'] # Voeg andere numerieke kolommen toe # Categorische kolommen voor one-hot codering categorische_kolommen = [] # Vul aan met je categorische kolommen, bijv. ['geslacht', 'stad'] # Controleer welke kolommen categorisch zijn categorische_kolommen = df.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist() ``` ### 4. Maak een preprocessing pipeline ```python # Preprocessor voor numerieke kolommen numerieke_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), # Vul ontbrekende waarden aan met mediaan ('scaler', StandardScaler()) # Standaardisatie ]) # Preprocessor voor categorische kolommen categorische_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), # Vul ontbrekende waarden aan met meest voorkomende waarde ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore', sparse_output=False)) # One-hot codering ]) # Combineer beide transformers preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numerieke_transformer, numerieke_kolommen), ('cat', categorische_transformer, categorische_kolommen) ]) ``` ### 5. Volledige implementatie met voorbeeld ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline # Voorbeeld dataset (vervang met je eigen data) data = { 'inkomen': [50000, np.nan, 75000, 60000, np.nan, 80000], 'leeftijd': [35, 28, np.nan, 42, 31, 45], 'geslacht': ['M', 'V', 'M', 'V', 'M', 'V'], 'stad': ['Amsterdam', 'Rotterdam', 'Amsterdam', 'Utrecht', 'Rotterdam', 'Amsterdam'], 'aankoop_bedrag': [200, 150, 300, 250, 180, 400] } df = pd.DataFrame(data) # Scheid features en target (pas aan naar jouw target variabele) X = df.drop('aankoop_bedrag', axis=1) # Features y = df['aankoop_bedrag'] # Target # Definieer kolomtypen numerieke_features = ['inkomen', 'leeftijd'] categorische_features = ['geslacht', 'stad'] # Maak de preprocessor preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler()) ]), numerieke_features), ('cat', Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore', sparse_output=False)) ]), categorische_features) ]) # Pas preprocessing toe X_processed = preprocessor.fit_transform(X) # Toon de verwerkte data print("Vorm van verwerkte data:", X_processed.shape) print("Eerste paar rijen van verwerkte data:") print(X_processed[:3]) # Optioneel: splits data voor training X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_processed, y, test_size=0.2, random_state=42 ) ``` ### 6. Aanvullende tips en overwegingen **Voor het omgaan met ontbrekende waarden:** ```python # Alternatieve strategieën voor ontbrekende waarden imputer_mean = SimpleImputer(strategy='mean') # Voor normaal verdeelde data imputer_constant = SimpleImputer(strategy='constant', fill_value=0) # Voor specifieke waarde ``` **Voor geavanceerde preprocessing:** ```python # Voor het omgaan met uitschieters voordat je standaardiseert from sklearn.preprocessing import RobustScaler robust_scaler = RobustScaler() # Minder gevoelig voor uitschieters ``` ### 7. Integratie in modeltraining ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # Maak een complete pipeline met model complete_pipeline = Pipeline(steps=[ ('preprocessor', preprocessor), ('model', RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)) ]) # Train het model complete_pipeline.fit(X, y) # Maak voorspellingen predictions = complete_pipeline.predict(X) ``` ### Belangrijke aanbevelingen: 1. **Verken je data eerst**: Gebruik `df.describe()` en `df.isnull().sum()` om inzicht te krijgen 2. **Splits data vroeg**: Splits je data in training en test sets vóór preprocessing 3. **Pas fit alleen op training data**: Gebruik `fit_transform` op training en `transform` op test data 4. **Documenteer je stappen**: Houd bij welke preprocessing je toepast voor reproduceerbaarheid Deze strategie zorgt voor een robuuste voorverwerking die zowel ontbrekende waarden aanpakt als je data geschikt maakt voor machine learning modellen.