Om je machine learning modelresultaten te visualiseren en te interpreteren met Scikit-learn, kun je verschillende technieken en methoden toepassen: 1. **Scatterplots en regressielijnen** - Plot de werkelijke versus voorspelde waarden van je model (bijvoorbeeld ziekte-status of een numerieke uitkomst). Dit geeft inzicht in de nauwkeurigheid van je model. - Voeg regressielijnen toe om te visualiseren hoe goed de lineaire relatie is. 2. **Residual plots (residu-plot)** - Plot de residuals (verschil tussen werkelijke en voorspelde waarden) tegen de voorspelde waarden of tegen elke feature (zoals leeftijd). - Hiermee kun je patronen ontdekken die wijzen op niet-lineaire relaties of heteroscedasticiteit. 3. **Coefficients visualiseren** - Maak een barplot van de coefficients (bijvoorbeeld leeftijd = 0.5, inkomen = 1.2). - Hiermee krijg je een overzicht van welke variabelen het meest bijdragen aan de voorspelling en in welke richting. 4. **Feature importance en sensitivity analysis** - Hoewel LinearRegression geen feature importance zoals Random Forests heeft, kun je de absolute waarde van coefficients gebruiken om de relevantie te visualiseren. 5. **Partial Dependence Plots (PDP)** - Gebruik Scikit-learn’s `PartialDependenceDisplay` om te laten zien hoe de voorspelling verandert naarmate één feature (bijvoorbeeld leeftijd) varieert, terwijl andere constant blijven. - Dit geeft inzicht in de relatie tussen inputvariabelen en de output. 6. **Modelbetrouwbaarheid en prestaties** - Voer cross-validatie uit en visualiseer de verdeling van de scores (bijv. R² of MSE) met boxplots. - Gebruik bijvoorbeeld `cross_val_score` en plot de resultaten om de stabiliteit van je model te beoordelen. 7. **Assumption checks** - Plot de residuals op een normaalverdeling (bijvoorbeeld met een Q-Q plot) om te controleren op normaal verdeelde residuen, wat een veronderstelling is van Linear Regression. ### Samenvatting - **Visualisaties:** scatterplots, residual plots, barplots van coefficients, partial dependence plots, boxplots van cross-validatie scores. - **Interpretatiemethoden:** analyseer de grootte en richting van coefficients, controleer residualpatronen, bekijk de gevoeligheid van voorspellingen voor inputvariabelen (PDP), en beoordeel de stabiliteit en betrouwbaarheid van je model door cross-validatie. Met deze technieken krijg je een dieper inzicht in hoe je model werkt, welke variabelen het meest bijdragen, en hoe betrouwbaar de voorspellingen zijn.

Zeker, ik help je graag verder. Hier zijn geschikte visualisatietechnieken en interpretatiemethoden voor je Linear Regression-model: ### 📊 Visualisatietechnieken: 1. **Residuenplot (Residuals vs Fitted Plot)** - Visualiseer de residuen (verschil tussen werkelijke en voorspelde waarden) tegen de voorspelde waarden - Gebruik: `from sklearn.metrics import plot_residuals` - Check op random spreiding (geen patronen) voor lineariteitsaanname 2. **Coëfficiëntenbalkdiagram** - Visualiseer de grootte en richting van je coëfficiënten ```python import matplotlib.pyplot as plt features = ['leeftijd', 'inkomen'] coefficients = [0.5, 1.2] plt.bar(features, coefficients) plt.title('Modelcoëfficiënten') ``` 3. **Voorspelling vs Werkelijke Waarden Scatterplot** - Vergelijk voorspelde diagnoses met werkelijke waarden - Ideale diagonale lijn geeft goede voorspellingen aan 4. **Distributie van Residuen** - Histogram of Q-Q-plot om normaliteit van residuen te checken - Gebruik: `import scipy.stats as stats; stats.probplot(residuals, plot=plt)` ### 🔍 Interpretatiemethoden: 1. **Coëfficiënteninterpretatie**: - Leeftijd: +1 jaar → +0.5 eenheid in diagnose (positief verband) - Inkomen: +1 eenheid → +1.2 eenheid in diagnose (sterker positief effect) 2. **Modelstatistieken**: - Bereken R² score: `model.score(X_test, y_test)` - Mean Squared Error: `from sklearn.metrics import mean_squared_error` - Check p-waarden voor statistische significantie (gebruik statsmodels voor p-waarden) 3. **Kruisvalidatie**: ```python from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5) print("Kruisvalidatiescores:", scores) ``` 4. **Feature Importance**: - Relatieve bijdrage van elke feature aan de voorspelling - Hogere absolute coëfficiëntwaarde = grotere impact ### ⚠️ Belangrijke Overwegingen: - Controleer of je features geschaald zijn (StandardScaler aanbevolen) - Let op multicollineariteit tussen features - Overweeg regularisatie (Ridge/Lasso) als coëfficiënten onrealistisch groot zijn - Verifieer of linear regression geschikt is voor je diagnosevariabele (mogelijk is classificatie beter) Zou je meer details kunnen geven over het type diagnose (continu/ categorisch) en de schaal van je inkomenvariabele? Dit helpt bij een preciezere interpretatie.