Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aangepaste workflow voor feature selectie met Scikit-learn, gericht op jouw dataset en doelen: **Stap 1: Data Voorbereiding** - Laad je dataset. - Splits de data in trainings- en testsets. - Voer indien nodig preprocessing uit (bijvoorbeeld normalisatie, one-hot encoding). **Stap 2: Baseline model trainen** - Train een eenvoudig classificatiemodel (bijvoorbeeld RandomForestClassifier) op alle features. - Evalueer de uitgangsprestatie (bijvoorbeeld nauwkeurigheid, ROC-AUC). **Stap 3: Feature selectie technieken toepassen** - Gebruik verschillende technieken om features te selecteren, zoals: - Univariate feature selection (bijv. `SelectKBest`, `f_classif`) - Modelgebaseerde selectie (bijv. `SelectFromModel`) - Recursive Feature Elimination (RFE) **Stap 4: Evaluatie en vergelijking** - Voor elke techniek: - Selecteer features. - Train een model op de geselecteerde features. - Evalueer de prestaties op de testset. - Kies de techniek die de beste balans biedt tussen modelprestaties en feature-reductie. **Stap 5: Dimensiereductie en versnelling** - Overweeg ook technieken zoals PCA voor verdere dimensiedaling, maar wees voorzichtig omdat PCA de interpretatie kan verminderen. Hieronder vind je voorbeeldcode voor elke stap: ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif, RFE, SelectFromModel from sklearn.metrics import accuracy_score # 1. Data laden en preprocessing # df = pd.read_csv('jouw_dataset.csv') # vervang door je eigen dataset # voorbeeld: data met kolommen 'leeftijd', 'geslacht', 'inkomen', etc. X = df.drop('doel', axis=1) y = df['doel'] # Identificeer numerieke en categorische kolommen numerieke_kolommen = ['leeftijd', 'inkomen', 'koopfrequentie', 'websitebezoeken'] categorische_kolommen = ['geslacht'] # Preprocessing pipelines numerieke_transformer = StandardScaler() categorische_transformer = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore') preprocessor = ColumnTransformer( transformers=[ ('num', numerieke_transformer, numerieke_kolommen), ('cat', categorische_transformer, categorische_kolommen) ]) # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 2. Baseline model trainen pipeline = Pipeline(steps=[ ('preprocessor', preprocessor), ('classifier', RandomForestClassifier(random_state=42)) ]) pipeline.fit(X_train, y_train) y_pred = pipeline.predict(X_test) print(f'Baseline accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred):.4f}') # 3. Feature selectie technieken # a) Univariate selectie kbest = SelectKBest(score_func=f_classif, k=10) pipeline_kbest = Pipeline(steps=[ ('preprocessor', preprocessor), ('feature_selection', kbest), ('classifier', RandomForestClassifier(random_state=42)) ]) pipeline_kbest.fit(X_train, y_train) y_pred_kbest = pipeline_kbest.predict(X_test) print(f'Univariate selectie accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred_kbest):.4f}') # b) Modelgebaseerde selectie (via feature importances) rf_for_fs = RandomForestClassifier(random_state=42) rf_for_fs.fit(preprocessor.fit_transform(X_train), y_train) selector = SelectFromModel(rf_for_fs, prefit=True) X_train_sel = selector.transform(preprocessor.transform(X_train)) X_test_sel = selector.transform(preprocessor.transform(X_test)) # Train model met geselecteerde features clf = RandomForestClassifier(random_state=42) clf.fit(X_train_sel, y_train) y_pred_sel = clf.predict(X_test_sel) print(f'Modelgebaseerde selectie accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred_sel):.4f}') # c) Recursive Feature Elimination (RFE) # RFE werkt direct met een estimator from sklearn.feature_selection import RFE estimator = RandomForestClassifier(random_state=42) rfe = RFE(estimator=estimator, n_features_to_select=10) # Eerst preprocessing toepassen X_train_transformed = preprocessor.fit_transform(X_train) X_test_transformed = preprocessor.transform(X_test) rfe.fit(X_train_transformed, y_train) X_train_rfe = rfe.transform(X_train_transformed) X_test_rfe = rfe.transform(X_test_transformed) # Train en evalueren clf_rfe = RandomForestClassifier(random_state=42) clf_rfe.fit(X_train_rfe, y_train) y_pred_rfe = clf_rfe.predict(X_test_rfe) print(f'RFE selectie accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred_rfe):.4f}') # 4. Resultaat vergelijken en kiezen # Kies de methode met de beste prestaties, houd rekening met interpretatie en complexiteit. ``` **Advies:** - Begin met univariate technieken voor snelle reductie. - Gebruik modelgebaseerde methoden of RFE voor meer verfijning. - Test verschillende aantallen features (`k` in `SelectKBest`, `n_features_to_select` in RFE). - Combineer feature selectie met cross-validatie voor robustere resultaten. - Let op dat teveel reductie kan leiden tot verlies van belangrijke informatie; balanceer tussen reductie en prestatie. Wil je meer hulp bij het aanpassen aan jouw specifieke dataset?

Zeker, hier is een aangepaste workflow voor feature selectie met Scikit-learn voor uw classificatietaak: ## Aanbevolen Workflow voor Feature Selectie ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif, RFE, SelectFromModel from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # Laad en prepareer uw data # df = pd.read_csv('uw_data.csv') # Voorbeeld data preparation (pas aan aan uw dataset) X = df.drop('target_variable', axis=1) # Verander 'target_variable' naar uw doelvariabele y = df['target_variable'] # Encode categorische variabelen indien nodig le = LabelEncoder() categorical_cols = ['geslacht'] # Voeg andere categorische kolommen toe for col in categorical_cols: X[col] = le.fit_transform(X[col]) # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Standardiseer numerieke kenmerken scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) # 1. Univariate Feature Selection print("=== Univariate Feature Selection ===") selector_uni = SelectKBest(score_func=f_classif, k=10) X_train_uni = selector_uni.fit_transform(X_train_scaled, y_train) X_test_uni = selector_uni.transform(X_test_scaled) # Toon belangrijkste kenmerken feature_scores = pd.DataFrame({ 'feature': X.columns, 'score': selector_uni.scores_, 'p_value': selector_uni.pvalues_ }) print(feature_scores.sort_values('score', ascending=False).head(10)) # 2. Recursive Feature Elimination (RFE) print("\n=== Recursive Feature Elimination ===") model_rfe = LogisticRegression(max_iter=1000) selector_rfe = RFE(estimator=model_rfe, n_features_to_select=10, step=1) X_train_rfe = selector_rfe.fit_transform(X_train_scaled, y_train) X_test_rfe = selector_rfe.transform(X_test_scaled) print("Geselecteerde kenmerken (RFE):") selected_features_rfe = X.columns[selector_rfe.support_] print(selected_features_rfe.tolist()) # 3. Feature Importance met Random Forest print("\n=== Feature Importance ===") model_rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model_rf.fit(X_train_scaled, y_train) # Toon feature importance feature_importance = pd.DataFrame({ 'feature': X.columns, 'importance': model_rf.feature_importances_ }).sort_values('importance', ascending=False) print(feature_importance.head(15)) # Visualiseer feature importance plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.barplot(x='importance', y='feature', data=feature_importance.head(10)) plt.title('Top 10 Belangrijkste Kenmerken - Random Forest') plt.tight_layout() plt.show() # 4. SelectFromModel met L1 Regularisatie print("\n=== L1-based Feature Selection ===") model_l1 = LogisticRegression(penalty='l1', solver='liblinear', random_state=42) selector_l1 = SelectFromModel(model_l1, threshold='median') X_train_l1 = selector_l1.fit_transform(X_train_scaled, y_train) X_test_l1 = selector_l1.transform(X_test_scaled) print("Geselecteerde kenmerken (L1):") selected_features_l1 = X.columns[selector_l1.get_support()] print(selected_features_l1.tolist()) # 5. Vergelijk prestaties def evaluate_features(X_train_sel, X_test_sel, method_name): model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train_sel, y_train) y_pred = model.predict(X_test_sel) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) n_features = X_train_sel.shape[1] return acc, n_features # Evalueer alle methoden methods = { 'Alle kenmerken': (X_train_scaled, X_test_scaled), 'Univariate': (X_train_uni, X_test_uni), 'RFE': (X_train_rfe, X_test_rfe), 'L1 Selection': (X_train_l1, X_test_l1) } results = [] for name, (X_tr, X_te) in methods.items(): acc, n_feat = evaluate_features(X_tr, X_te, name) results.append({'Methode': name, 'Nauwkeurigheid': acc, 'Aantal kenmerken': n_feat}) results_df = pd.DataFrame(results) print("\n=== Vergelijkingsresultaten ===") print(results_df) ``` ## Aanvullend Advies: ### 1. **Data-specifieke overwegingen:** - **Leeftijd/Inkomen**: Mogelijk niet-lineaire relaties - overweeg transformaties - **Geslacht**: Categorische variabele - zorg voor correcte encoding - **Koopfrequentie**: Mogelijk belangrijke voorspeller - behoud deze ### 2. **Aanbevolen aanpak:** ```python # Combineer methoden voor robuuste selectie def get_consensus_features(threshold=0.7): # Implementeer consensus-based selectie pass ``` ### 3. **Evaluatiestrategie:** - Gebruik cross-validatie voor betrouwbare resultaten - Monitor zowel nauwkeurigheid als trainingssnelheid - Houd 10-15 meest belangrijke kenmerken aan ### 4. **Praktische tips:** - Start met univariate methoden voor snelle inzichten - Gebruik tree-based methods voor niet-lineaire relaties - Combineer technieken voor betere generalisatie - Documenteer de geselecteerde kenmerken en rationale Deze workflow zou u moeten helpen de meest relevante kenmerken te identificeren terwijl u de modelprestaties optimaliseert voor uw klantdemografie data.