Natuurlijk! Hieronder vind je een uitgebreide uitleg met voorbeelden van geavanceerde feature engineering technieken in Scikit-learn, inclusief het toevoegen van interactietermen, polynomiale kenmerken en dimensiereductie, geïntegreerd in een pipeline. --- ### 1. **Interactietermen en polynomiale kenmerken** Gebruik `PolynomialFeatures` om interactietermen en polynomiale kenmerken te genereren. Dit is zeer geschikt om niet-lineaire relaties te modelleren en interactie-effecten tussen variabelen toe te voegen. ### 2. **Dimensiereductie** Gebruik bijvoorbeeld `PCA` (Principal Component Analysis) om het aantal kenmerken te reduceren en de relevantie ervan te behouden. --- ### Voorbeeldcode integratie in een Scikit-learn pipeline ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder, PolynomialFeatures from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.impute import SimpleImputer # Stel je dataset voor als dataframe # df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') # Definieer de kolommen numerieke_kolommen = ['num_feature1', 'num_feature2', 'num_feature3', ...] # vervang door je kolomnamen categorische_kolommen = ['cat_feature1', 'cat_feature2', ...] # vervang door je kolomnamen # Preprocessing voor numerieke features: imputatie + normalisatie numerieke_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')), ('scaler', StandardScaler()) ]) # Preprocessing voor categorische features: imputatie + one-hot encoding categorische_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')) ]) # Combineer preprocessors preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[ ('num', numerieke_transformer, numerieke_kolommen), ('cat', categorische_transformer, categorische_kolommen) ]) # Stap 1: Basic preprocessing # Stap 2: Voeg polynomial features en interactietermen toe # Stap 3: Dimensiereductie met PCA # Complete pipeline pipeline = Pipeline(steps=[ ('preprocessing', preprocessor), ('poly', PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False)), ('pca', PCA(n_components=5)), # kies het aantal componenten passend bij je data # Voeg hier je model toe, bijvoorbeeld: # ('model', YourModel()) ]) # Toepassen op je data # X = df.drop('target', axis=1) # y = df['target'] # pipeline.fit(X, y) ``` --- ### Uitleg - **`PolynomialFeatures`**: Hiermee voeg je niet-lineaire en interactietermen toe. `degree=2` betekent dat je kwadratische en interactietermen krijgt. `interaction_only=False` betekent dat ook de kwadratische termen worden toegevoegd. - **`PCA`**: Reduceert het aantal features door de belangrijkste componenten te behouden, wat overfitting kan verminderen en de interpretatie kan verbeteren. - **Pipeline**: Alles wordt netjes gestapeld, waardoor je het model eenvoudig kunt trainen en testen. --- ### Tips - Experimenteer met `degree` in `PolynomialFeatures`. - Pas `n_components` in `PCA` aan op basis van de explained variance. - Overweeg om eerst de interactietermen en polynomial features te genereren vóór PCA, omdat PCA de belangrijkste componenten van de uitgebreide feature set bepaalt. - Zorg dat je de juiste kolommen selecteert en test met verschillende instellingen voor optimale resultaten. --- Heeft u nog verdere vragen of wilt u hulp bij het aanpassen aan uw specifieke dataset?

Zeker, ik help je graag met geavanceerde feature engineering in Scikit-learn. Hier is een complete handleiding met codevoorbeelden: ## 1. Interactietermen met PolynomialFeatures ```python from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.impute import SimpleImputer import pandas as pd # Voorbeeld van je dataset structuur # Stel dat je deze numerieke features hebt numerieke_features = ['leeftijd', 'inkomen', 'saldo', 'kredietbedrag'] categorische_features = ['klanttype', 'regio', 'productcategorie'] # Preprocessing voor numerieke features numerieke_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler()) ]) # Preprocessing voor categorische features categorische_transformer = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='onbekend')), ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')) ]) # Combineer preprocessing preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numerieke_transformer, numerieke_features), ('cat', categorische_transformer, categorische_features) ]) # Pipeline met interactietermen pipeline = Pipeline(steps=[ ('preprocessor', preprocessor), ('interactie', PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True, include_bias=False)), ('classifier', YourClassifier()) # Vervang door je model ]) ``` ## 2. Selectieve Interactietermen (Geavanceerd) ```python from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin import numpy as np class SelectieveInteractie(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, interactie_paren): self.interactie_paren = interactie_paren def fit(self, X, y=None): return self def transform(self, X): interacties = [] for feat1, feat2 in self.interactie_paren: interactie = X[:, feat1] * X[:, feat2] interacties.append(interactie) return np.column_stack([X] + interacties) # Gebruik in pipeline interactie_paren = [(0, 1), (0, 2), (1, 3)] # Indexen van features pipeline = Pipeline(steps=[ ('preprocessor', preprocessor), ('selectieve_interactie', SelectieveInteractie(interactie_paren)), ('classifier', YourClassifier()) ]) ``` ## 3. Gecombineerde Pipeline met Feature Selectie ```python from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier complete_pipeline = Pipeline([ ('preprocessing', preprocessor), ('interacties', PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True)), ('feature_selectie', SelectKBest(score_func=f_classif, k=30)), ('classifier', RandomForestClassifier(n_estimators=100)) ]) # Cross-validatie from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(complete_pipeline, X, y, cv=5, scoring='accuracy') ``` ## 4. Automatische Feature Interactie Detectie ```python from sklearn.inspection import permutation_importance # Eerst basis model trainen base_pipeline = Pipeline([ ('preprocessing', preprocessor), ('classifier', RandomForestClassifier()) ]) base_pipeline.fit(X_train, y_train) # Belangrijkste features identificeren result = permutation_importance(base_pipeline, X_test, y_test, n_repeats=10) belangrijke_features = np.argsort(result.importances_mean)[-5:] # Top 5 features # Interacties tussen belangrijkste features creëren interactie_indices = [] for i in range(len(belangrijke_features)): for j in range(i+1, len(belangrijke_features)): interactie_indices.append((belangrijke_features[i], belangrijke_features[j])) ``` ## 5. Complete Werktijdvoorbeeld ```python import pandas as pd from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split # Voorbeeld dataset X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=15, n_informative=10) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # Definitie van features (pas aan naar je werkelijke data) numerieke_features = list(range(10)) # Eerste 10 features numeriek categorische_features = list(range(10, 15)) # Laatste 5 categorisch # Final pipeline final_pipeline = Pipeline([ ('preprocessing', preprocessor), ('interacties', PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=True)), ('scaler', StandardScaler()), ('classifier', RandomForestClassifier(n_estimators=100)) ]) # Training final_pipeline.fit(X_train, y_train) score = final_pipeline.score(X_test, y_test) print(f"Model accuracy: {score:.3f}") ``` ## Belangrijke Tips: 1. **Start eenvoudig**: Begin met degree=2 voor interacties 2. **Monitor overfitting**: Gebruik cross-validatie 3. **Feature importance**: Analyseer welke interacties het belangrijkst zijn 4. **Geheugengebruik**: PolynomialFeatures kan veel features genereren 5. **Combineer met selectie**: Gebruik altijd feature selection na interacties Pas de feature indices en namen aan naar je werkelijke dataset. De interactietermen kunnen significante verbeteringen opleveren, vooral bij financiële data waar relaties tussen variabelen complex kunnen zijn.