Om de meest relevante functies voor uw TensorFlow-model te selecteren op basis van correlatie, volgt u deze stappen: 1. **Correlatieanalyse uitvoeren:** - Bereken de Pearson-correlatiecoëfficiënt tussen elke numerieke functie (leeftijd, inkomen, opleiding) en de doelvariabele. - Voor categorische variabelen (zoals opleiding) kunt u deze eerst coderen (bijvoorbeeld one-hot encoding of label encoding) voordat u de correlatie berekent, of een andere statistische maat gebruiken zoals de point-biserial correlatie. 2. **Selecteer de top 5 functies:** - Op basis van de absolute waarde van de correlatiecoëfficiënt, kies de functies met de hoogste correlaties. - Als er minder dan vijf functies zijn, neem dan alle functies die significant zijn. 3. **Overwegingen voor overfitting verminderen:** - Beperk het aantal functies tot die met de hoogste correlatie om complexiteit te verminderen. - Overweeg ook andere technieken zoals cross-validatie en regularisatie (bijvoorbeeld L1/L2) om overfitting verder te beperken. 4. **Resultaat:** - Door alleen de top 5 functies te gebruiken, zou uw model mogelijk betere voorspellende prestaties leveren en minder gevoelig zijn voor overfitting. **Tip:** Als u meer functies wilt toevoegen, overweeg dan ook geavanceerdere feature selectie methoden zoals Recursive Feature Elimination of gebruik van feature importance uit een Random Forest. Heeft u hulp nodig met de code om deze correlatieanalyse uit te voeren?

Hier is een stapsgewijze aanpak om de meest relevante functies voor je TensorFlow-model te selecteren: ### 1. Data Preprocessing - **Categorische variabelen omzetten**: Gebruik one-hot encoding of label encoding voor categorische variabelen - **Normaliseren**: Schaal numerieke features naar een vergelijkbaar bereik (bijv. met StandardScaler) - **Ontbrekende waarden**: Vul deze aan of verwijder records ### 2. Correlatie-analyse ```python import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Bereken correlatiematrix correlatie_matrix = dataset.corr() # Visualiseer correlaties plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(correlatie_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.show() # Selecteer top 5 features gebaseerd op correlatie met target variabele target_correlaties = correlatie_matrix['target_variable'].abs().sort_values(ascending=False) top_5_features = target_correlaties[1:6].index.tolist() # Exclude target itself ``` ### 3. Alternatieve selectiemethoden - **Mutual Information**: Voor niet-lineaire relaties - **Variantie-drempel**: Verwijder features met lage variantie - **Recursive Feature Elimination**: Iteratieve eliminatie ### 4. Model-implementatie ```python import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split # Selecteer alleen de top 5 features X_top5 = dataset[top_5_features] y = dataset['target_variable'] # Split data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_top5, y, test_size=0.2, random_state=42) # Bouw model met regularisatie model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)), tf.keras.layers.Dropout(0.3), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.3), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Compile met early stopping model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=10, restore_best_weights=True) # Train model history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32, callbacks=[early_stopping], verbose=1) ``` ### 5. Overfitting preventie - **Regularisatie**: L1/L2 regularisatie toevoegen - **Dropout-lagen**: Gebruik dropout tussen dense lagen - **Early Stopping**: Stop training wanneer validatieprestatie verslechtert - **Vergelijk prestaties**: Monitor zowel training als validatie metrics ### 6. Evaluatie - Vergelijk prestaties met je originele model - Controleer of validatie-accuracy verbeterd is - Monitor of overfitting verminderd is (kleinere kloof tussen training/validatie) Deze aanpak zou moeten leiden tot betere voorspellingsnauwkeurigheid met minder features en verminderde overfitting.