Natuurlijk! Hier is een gedetailleerde analyse en suggesties voor het verbeteren van jouw Random Forest-model voor churn-voorspelling: 1. Modelarchitectuur - Bomen aantal (n_estimators): Hoewel 150 bomen meestal voldoende is, kun je experimenteren met een hogere waarde (bijvoorbeeld 200-500) om stabiliteit en nauwkeurigheid te verbeteren. Gebruik cross-validation om te bepalen of dit daadwerkelijk een positief effect heeft. - Diepte van de bomen (max_depth): Beperk de maximale diepte om overfitting te voorkomen. Test verschillende dieptes (bijvoorbeeld 10, 20, onbeperkt) en kies de optimale via grid search. - Minimum aantal samples per split (min_samples_split) en per leaf (min_samples_leaf): Verhoog deze waarden om overfitting te verminderen en de generalisatie te verbeteren. 2. Feature selectie en preprocessing - Relevantie van features: Voer een feature importance analyse uit om te identificeren welke variabelen het meest bijdragen. Overweeg het verwijderen van irrelevante of weinig informatieve features. - Normalisatie en encoding: Zorg dat categorische variabelen correct gecodeerd zijn (bijvoorbeeld one-hot encoding of ordinale encoding). Normaliseer numerieke features indien nodig, vooral als je later andere modellen wilt combineren. - Detectie van multicollineariteit: Controleer op sterk gecorreleerde features en overweeg het verwijderen of combineren ervan. 3. Hyperparameter tuning - Grid Search of Random Search: Gebruik grid search met cross-validation om optimale hyperparameters te vinden voor onder andere n_estimators, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf, en max_features. - Bayesian Optimization: Voor meer geavanceerde optimalisatie kun je gebruik maken van Bayesian methods (bijvoorbeeld Hyperopt of Optuna) om efficiënter te zoeken. 4. Imbalanced Data - Klassenbalans: Als churn-gegevens sterk scheef zijn, overweeg dan het gebruik van class weights ('balanced') of samplingstechnieken zoals SMOTE om de balans te verbeteren. 5. Model evaluatie en validatie - Validatietechnieken: Gebruik k-fold cross-validation om de prestaties robuust te beoordelen. - Metrics: Naast accuracy, kijk naar AUC-ROC, precisie, recall en F1-score, vooral bij scheve datasets. 6. Overwegingen voor verdere verbetering - Ensemble met andere modellen: Combineer Random Forest met andere algoritmen zoals Gradient Boosting (bijvoorbeeld XGBoost, LightGBM) voor mogelijk betere prestaties. - Feature engineering: Creëer nieuwe features op basis van domeinkennis, zoals klantgedrag of tijdsafhankelijke variabelen. - Interpretatie en explainability: Gebruik tools zoals SHAP of LIME om inzicht te krijgen in modelbeslissingen en zo verdere verbeteringen te identificeren. Door deze suggesties toe te passen en systematisch te testen, kun je de nauwkeurigheid, robuustheid en interpretatie van je churn-voorspellingsmodel verder verbeteren.