Het lijkt erop dat er een mismatch is tussen je dataset en je doelstelling. Je hebt gestructureerde verkoopdata met 50.000 records en 20 kolommen, maar je doel is objectherkenning in afbeeldingen. Voor beeldherkenning worden meestal convolutionele neurale netwerken (CNN’s) gebruikt, omdat deze goed presteren op visuele taken. Aangezien je momenteel SVM en K-Nearest Neighbors gebruikt, die niet ideaal zijn voor beeldherkenning, is het waarschijnlijk dat je oorspronkelijke data niet geschikt is voor je doel. Misschien wil je je dataset of aanpak herzien. Mocht je echter willen werken met gestructureerde data en een classificatietask, dan kunnen ensemble algoritmen zoals Random Forest, Gradient Boosting Machines (bijvoorbeeld XGBoost, LightGBM) of AdaBoost goede keuzes zijn. Deze algoritmen bieden meestal betere prestaties en generalisatie dan enkele basisalgoritmen, en ze passen binnen je rekentijd van 1 uur voor 50.000 records. **Aanbevolen aanpak:** 1. **Voor gestructureerde data (zoals je huidige dataset):** - Gebruik ensemble algoritmen zoals Random Forest of LightGBM. - Deze zijn relatief snel te trainen en geven goede prestaties. - Ze zijn ook robuust tegen overfitting en kunnen omgaan met verschillende datatypes. 2. **Voor beeldherkenning (als je je data en doel wilt aanpassen):** - Gebruik CNN’s zoals ResNet, EfficientNet, of MobileNet. - Voor training binnen een uur, overweeg transfer learning met voorgetrainde modellen en fine-tuning. - Gebruik GPU’s om de trainingsduur te verkorten. **Samenvatting:** - Controleer of je data en modeldoel overeenkomen. - Voor gestructureerde data: ensemble modellen zoals Random Forest of LightGBM. - Voor beelddata: CNN’s met transfer learning, mogelijk GPU-gebruik. **Tip:** Gebruik libraries zoals scikit-learn voor Random Forest en Gradient Boosting, en LightGBM of XGBoost voor snellere training en betere prestaties. Zorg dat je hyperparameter tuning efficiënt doet (bijvoorbeeld via RandomizedSearchCV) om binnen je tijdslimiet te blijven.

Er is een fundamentele inconsistentie in uw verzoek. U beschrijft een gestructureerde dataset met verkoopdata (tabelvorm), maar uw doel is objectherkenning in afbeeldingen (on gestructureerde beelddata). Deze twee zijn niet compatibel. Voor objectherkenning in afbeeldingen: - Ensemble-algoritmen zoals Random Forest of Gradient Boosting zijn niet geschikt voor beeldherkenning - U heeft convolutionele neurale netwerken (CNN's) nodig, eventueel gecombineerd in ensembles Voor uw gestructureerde verkoopdata (als dat uw werkelijke dataset is): - Ensemble-methoden: Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM) - Rekentijd van 1 uur is haalbaar voor 50.000 records met 20 features - SVM en K-NN zijn minder geschikt voor ensembles Kunt u verduidelijken wat uw werkelijke datatype en doel zijn? Dan kan ik passende ensemble-adviezen geven.