Uw beslissingsboom met diepte 5 voor klantsegmentatie vertoont goede prestaties op de trainingsdata, maar blijkt slecht te generaliseren naar nieuwe data. Hier zijn een beoordeling en concrete aanbevelingen om de robuustheid en fouttolerantie te verbeteren: **Beoordeling van robuustheid en fouttolerantie:** - **Robuustheid:** De beslissingboom is mogelijk te gevoelig voor kleine variaties in inputgegevens, vooral bij variatie in temperatuurmetingen door storingen. Diepe bomen kunnen overfitten, waardoor ze minder robuust zijn bij nieuwe of ruisende data. - **Fouttolerantie:** Bij aanwezigheid van verstoringen in omgevingsvariabelen zoals temperatuur, kan de modelprestaties sterk afnemen. Dit wijst op een lage fouttolerantie bij ruis en verstoringen. **Aanbevelingen ter verbetering:** 1. **Regularisatie en Pruning:** - Pas pruning toe om overfitting te verminderen. Hierdoor wordt de boom minder complex en beter in staat om te generaliseren. - Overweeg het beperken van de maximale diepte of het minimal aantal samples per blad. 2. **Data-augmentatie en ruisinjectie:** - Voeg ruis toe aan de trainingsdata, vooral bij temperatuurmetingen, om het model te laten leren omgaan met variaties en verstoringen. 3. **Feature engineering en selectie:** - Gebruik meer robuuste features of combineer variabelen om gevoeligheid voor ruis te verminderen. - Verwijder of corrigeer storingsgevoelige variabelen. 4. **Ensemble methoden:** - Overweeg het gebruik van Random Forests of Gradient Boosted Trees die minder gevoelig zijn voor overfitting en ruis. 5. **Cross-validatie en testen op nieuwe data:** - Voer uitgebreide k-fold cross-validatie uit om de generalisatiecapaciteit te beoordelen. - Test het model op verschillende datasets met variaties in omgevingsparameters om de fouttolerantie te evalueren. 6. **Robuustheidsanalyses en stresstests:** - Simuleer verstoringen in temperatuurmetingen en andere variabelen om te beoordelen hoe het model presteert onder verschillende scenario's. **Concluderend:** Door bovenstaande methoden toe te passen, kunt u de stabiliteit en fouttolerantie van uw model aanzienlijk verbeteren. Het is cruciaal om niet alleen te vertrouwen op de prestaties op de trainingsset, maar ook uitgebreide validaties uit te voeren onder diverse omstandigheden en met ruisvolle data.

Op basis van uw beschrijving beoordeel ik de robuustheid en fouttolerantie van uw beslissingsboomalgoritme als **beperkt**. Hier is mijn analyse en concrete aanbevelingen: ### Beoordeling Robuustheid & Fouttolerantie 1. **Overfitting**: Diepte 5 is relatief complex voor een beslissingsboom, wat overfitting verklaart (goed op training, slecht op nieuwe data) 2. **Temperatuurgevoeligheid**: Uw algoritme is waarschijnlijk zeer gevoelig voor meetfouten in temperatuurdata 3. **Generalisatieprobleem**: Slechte prestaties op nieuwe data duiden op lage generalisatiecapaciteit ### Concrete Verbeteraanbevelingen **1. Regularisatietechnieken:** - Verklein de boomdiepte (maximaal 3-4 niveaus) - Implementeer pruning (post-pruning via cost-complexity) - Gebruik minimum samples per leaf (bijv. min_samples_leaf=10) **2. Ensemble Methoden:** - Vervang door Random Forest (meerdere bomen met feature bagging) - Of gebruik Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM) met regularisatie **3. Feature Engineering:** - Voeg temperatuur-tolerantie toe via: - Moving averages voor temperatuurdata - Outlier detection en clipping - Binning van temperatuurwaarden **4. Data-augmentatie:** - Voeg kunstmatige temperatuurvariaties toe aan trainingsdata - Gebruik data augmentation met Gaussian noise op temperatuurfeatures **Test- en Validatiemethoden** **1. Robuustheidstesten:** - **Stress-testing**: Injecteer kunstmatige temperatuurstoringen in testdata - **Adversarial testing**: Creëer worst-case temperatuurscenario's **2. Geavanceerde Validatie:** - **Nested Cross-Validation**: Voor hyperparameter tuning zonder data leakage - **Time-series Cross-Validation**: Als uw data temporaal is **3. Monitoring:** - Implementeer **drift detection** voor temperatuurdata - Meet **feature importance stability** over tijd **4. Evaluatiemetrics:** - Track naast accuracy ook: - **Cohen's Kappa** (voor class imbalance) - **Matthews Correlation Coefficient** - **F1-score per segment** **Praktische Implementatiestappen** 1. Begin met een simpelere boom (max_depth=3) als baseline 2. Implementeer Random Forest met 100 estimators 3. Voeg temperatuur-preprocessing toe: ```python # Voorbeeld preprocessing df['temperature_ma'] = df['temperature'].rolling(window=5).mean() df['temperature_std'] = df['temperature'].rolling(window=5).std() ``` 4. Valideer met repeated stratified k-fold cross-validation Door deze maatregelen implementeert u zowel preventieve als corrigerende robuustheidsverbeteringen die direct adresseren wat uw model kwetsbaar maakt voor temperatuurvariatie en overfitting.