Natuurlijk! Hieronder vind je een voorbeeld van hoe je aangepaste transformer-klassen in Scikit-learn kunt maken voor jouw dataset. We richten ons op het groeperen van weinig voorkomende categorieën en integreren dat in een pipeline samen met bestaande stappen zoals MinMax-scaling. **Stap 1: Importeren van benodigde modules** ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ``` **Stap 2: Aangepaste transformer voor categorieën** Deze transformer groeperen categorieën die minder dan een bepaald frequentielimiet hebben in één 'Overige' klasse. ```python class RareCategoryGrouper(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, column, min_freq=0.01): self.column = column self.min_freq = min_freq self.frequent_categories_ = None def fit(self, X, y=None): # Bereken de frequenties van elke categorie value_counts = X[self.column].value_counts(normalize=True) # Selecteer categorieën die voldoen aan de minimum frequentie self.frequent_categories_ = value_counts[value_counts >= self.min_freq].index.tolist() return self def transform(self, X): X_transformed = X.copy() # Vervang zeldzame categorieën door 'Overige' X_transformed[self.column] = X_transformed[self.column].where( X_transformed[self.column].isin(self.frequent_categories_), other='Overige' ) return X_transformed ``` **Stap 3: Voorbeeld van gebruik in een pipeline** Stel dat je een DataFrame hebt met een kolom 'productcategorie' en numerieke kolommen zoals 'prijs' en 'tijdstempel' (na juiste verwerking). Je wilt eerst de zeldzame categorieën groeperen, daarna numerieke kolommen schalen. ```python # Voorbeeld DataFrame # df = pd.read_csv('je_dataset.csv') # Definieer de transformers category_transformer = RareCategoryGrouper(column='productcategorie', min_freq=0.01) scaler = MinMaxScaler() # Bouw de pipeline pipeline = Pipeline(steps=[ ('category_grouper', category_transformer), # Je kunt hier nog andere transformers toevoegen, zoals OneHotEncoder voor categorien ('scaler', scaler) ]) # Fit en transformeer je data # X_transformed = pipeline.fit_transform(df) ``` **Hoe te gebruiken:** 1. Plaats je data in een DataFrame. 2. Pas de `RareCategoryGrouper` toe op de relevante categoriekolom. 3. Voeg de scaler toe voor numerieke kolommen. 4. Integreer alles in één pipeline voor consistente voorverwerking. **Aanvullende tips:** - Als je meerdere categoriekolommen hebt, kun je de transformer uitbreiden of meerdere instances maken. - Je kunt ook een custom transformer maken die meerdere kolommen tegelijk verwerkt. - Voor complexere workflows kun je `ColumnTransformer` gebruiken om verschillende transformaties op verschillende kolommen toe te passen. Heeft je nog specifieke vragen of wil je dat ik een volledige voorbeelddata-setup maak?

Zeker, hier is een gedetailleerde uitleg en voorbeeldcode voor het maken van aangepaste transformers in Scikit-learn voor jouw retaildataset. ## Aangepaste Transformer voor Categorieën Groeperen ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.pipeline import Pipeline, FeatureUnion from sklearn.compose import ColumnTransformer class RareCategoryGrouper(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, threshold=0.05, other_category='Overige'): """ Transformer voor het groeperen van weinig voorkomende categorieën Parameters: threshold (float): drempelwaarde voor weinig voorkomende categorieën (standaard 0.05) other_category (str): naam voor de samengevoegde categorie (standaard 'Overige') """ self.threshold = threshold self.other_category = other_category self.frequent_categories_ = {} def fit(self, X, y=None): # Bepaal veelvoorkomende categorieën voor elke kolom for col in X.columns: value_counts = X[col].value_counts(normalize=True) self.frequent_categories_[col] = value_counts[value_counts > self.threshold].index.tolist() return self def transform(self, X): X_transformed = X.copy() for col in X.columns: if col in self.frequent_categories_: # Vervang weinig voorkomende categorieën door 'Overige' X_transformed[col] = X[col].apply( lambda x: x if x in self.frequent_categories_[col] else self.other_category ) return X_transformed def fit_transform(self, X, y=None): return self.fit(X).transform(X) ``` ## Aangepaste Transformer voor Tijdstempelkenmerken ```python class DateTimeFeatureExtractor(BaseEstimator, TransformerMixin): def __init__(self, date_column='timestamp'): """ Transformer voor het extraheren van features uit tijdstempels Parameters: date_column (str): naam van de tijdstempelkolom """ self.date_column = date_column def fit(self, X, y=None): return self def transform(self, X): X_transformed = X.copy() if self.date_column in X.columns: # Converteer naar datetime dates = pd.to_datetime(X[self.date_column]) # Extraheer verschillende tijdskenmerken X_transformed['uur'] = dates.dt.hour X_transformed['dag_van_de_week'] = dates.dt.dayofweek X_transformed['dag_van_de_maand'] = dates.dt.day X_transformed['maand'] = dates.dt.month X_transformed['kwartaal'] = dates.dt.quarter X_transformed['is_weekend'] = dates.dt.dayofweek.isin([5, 6]).astype(int) # Verwijder de originele timestamp kolom X_transformed = X_transformed.drop(columns=[self.date_column]) return X_transformed ``` ## Integratie in een Scikit-learn Pipeline ```python # Voorbeeld dataset (vervang dit met jouw eigen data) sample_data = pd.DataFrame({ 'product_categorie': ['Electronica', 'Kleding', 'Electronica', 'Boeken', 'Sport', 'Boeken', 'Electronica'], 'prijs': [299.99, 49.99, 599.99, 24.99, 89.99, 19.99, 399.99], 'timestamp': ['2024-01-15 10:30:00', '2024-01-15 14:45:00', '2024-01-16 09:15:00', '2024-01-16 16:20:00', '2024-01-17 11:00:00', '2024-01-17 13:30:00', '2024-01-18 15:45:00'] }) # Definieer kolomtypes categorical_cols = ['product_categorie'] numeric_cols = ['prijs'] date_col = 'timestamp' # Maak de complete pipeline preprocessing_pipeline = ColumnTransformer([ # Categorische features verwerken ('categorical', Pipeline([ ('rare_category_grouper', RareCategoryGrouper(threshold=0.1)), ]), categorical_cols), # Numerieke features verwerken ('numeric', Pipeline([ ('scaler', MinMaxScaler()) ]), numeric_cols), # Datum/tijd features extraheren ('datetime', DateTimeFeatureExtractor(date_column='timestamp'), [date_col]) ]) # Gebruik de pipeline preprocessed_data = preprocessing_pipeline.fit_transform(sample_data) # Toon het resultaat print("Gepreprocesseerde data:") print(preprocessed_data) ``` ## Alternatieve Pipeline met FeatureUnion ```python # Voor complexere scenario's met FeatureUnion from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder final_pipeline = Pipeline([ ('feature_engineering', ColumnTransformer([ ('datetime_features', DateTimeFeatureExtractor(), ['timestamp']), ('categorical_features', RareCategoryGrouper(threshold=0.1), ['product_categorie']) ])), ('feature_processing', ColumnTransformer([ ('categorical_encoding', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), ['product_categorie']), ('numeric_scaling', MinMaxScaler(), ['prijs', 'uur', 'dag_van_de_week']) ])) ]) # Fit en transformeer de data processed_data = final_pipeline.fit_transform(sample_data) ``` ## Belangrijke punten: 1. **BaseEstimator en TransformerMixin**: Deze basisklassen zorgen dat je transformers werken met Scikit-learn ecosystem 2. **Threshold aanpassing**: Pas de `threshold` parameter aan op basis van je datasetgrootte 3. **Error handling**: Voeg eventueel try-except blokken toe voor robuustheid 4. **Memory efficiency**: Gebruik `copy()` om originele data niet te modificeren 5. **Test altijd**: Test je transformers grondig voordat je ze in productie gebruikt Deze aangepaste transformers kunnen nu eenvoudig worden geïntegreerd in bestaande Scikit-learn workflows en hyperparameter tuning.