Zeker! Hier is een gestructureerde aanpak om de invloed van hyperparameterwaarden op je Random Forest-model te analyseren: 1. Stap 1: Identificeer relevante hyperparameters - Belangrijke hyperparameters voor Random Forest: - n_estimators (aantal bomen) - max_depth (maximale diepte van de bomen) - min_samples_split (minimum aantal samples om een split te maken) - min_samples_leaf (minimum aantal samples per blad) - max_features (aantal features om te overwegen bij splitsingen) - bootstrap (gebruik van bootstrap samples) - Let op je huidige waarde: 0.01 (mogelijk betreft dit een learning rate of een andere parameter; controleer dat) 2. Stap 2: Definieer prestatiemetrics - Accuracy: correct geclassificeerde voorbeelden / totaal - Andere metrics: Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC (voor gebalanceerde en ongebalanceerde datasets) - Het is belangrijk meerdere metrics te gebruiken om een compleet beeld te krijgen 3. Stap 3: Experimenteer met hyperparameter tuning - Gebruik methoden zoals: - Grid Search: systematisch alle combinaties testen - Random Search: willekeurige combinaties testen (sneller) - Bayesian Optimization: slimme zoektocht, efficiënter - Voer cross-validatie uit (bijvoorbeeld k-fold) om overfitting te voorkomen en robuuste resultaten te verkrijgen 4. Stap 4: Voer de experimenten uit - Voor elke hyperparameterwaarde: - Train het model - Meet de prestaties met de geselecteerde metrics - Noteer de resultaten in een gestructureerde tabel of grafiek 5. Stap 5: Analyseer de resultaten - Plot prestatie-variaties (bijvoorbeeld hyperparameter vs. accuracy/F1-score) - Zoek naar optimalen of trends (bijvoorbeeld: hogere n_estimators verbetert prestaties tot een bepaald punt) - Let op overfitting: prestaties op training vs. validatie set 6. Stap 6: Conclusies en optimalisatie - Bepaal de hyperparameters die de beste prestaties leveren - Voer indien nodig fine-tuning uit rond die waarden Specifieke tools om te overwegen: - scikit-learn’s GridSearchCV en RandomizedSearchCV - Optuna of Hyperopt voor geavanceerdere optimalisatie - Matplotlib of Seaborn voor visualisatie van resultaten Kort samengevat: - Focus op hyperparameters zoals n_estimators, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf, max_features - Gebruik cross-validatie en meerdere metrics (accuracy, F1-score, ROC-AUC) - Visualiseer de invloed van hyperparameters op prestaties - Voer systematische tuning uit om optimale instellingen te vinden Veel succes met je modeloptimalisatie!

Zeker, hier is een gestructureerde aanpak om de invloed van hyperparameters op je Random Forest-model te analyseren, volledig in het Nederlands. ### Stap 1: Begrijp je Huidige Situatie Je vermeldt "Mijn huidige hyperparameters: 0.01". Dit is een ongebruikelijke specificatie voor een Random Forest. Random Forest heeft meerdere belangrijke hyperparameters, en een enkele waarde "0.01" is niet voldoende. Mogelijk heb je het over één van de volgende (de meest waarschijnlijke zijn gemarkeerd met **): - **`min_samples_split`**: Het minimum aantal samples dat nodig is om een interne knoop te splitsen. Een waarde van 0.01 betekent 1% van de samples. - **`min_samples_leaf`**: Het minimum aantal samples dat vereist is in een bladknoop. Een waarde van 0.01 betekent 1% van de samples. - `max_features`: Het aantal features om te overwegen voor de beste splitsing (een waarde van 0.01 zou 1% van de features betekenen, wat zeer laag is). - `ccp_alpha`: Parameter voor "Minimal Cost-Complexity Pruning" (Complexiteitskostenbeperking). **Actiepunt:** Controleer eerst en vooral welke hyperparameter je op 0.01 hebt gezet. Dit is cruciaal voor een zinvolle analyse. --- ### Stap 2: Belangrijkste Hyperparameters voor Random Forest om te Evalueren Dit zijn de kerngetallen waarop je je moet richten voor een grondige evaluatie: 1. **`n_estimators`**: Het aantal bomen in het bos. Meer bomen leiden doorgaans tot betere prestaties, maar met afnemende meeropbrengst en hogere rekentijd. 2. **`max_depth`**: De maximale diepte van elke boom. Diepere bomen kunnen complexe patronen leren maar lopen meer risico op overfitting. 3. **`min_samples_split`**: Het minimum aantal samples dat nodig is om een knoop te splitsen. Hogere waarden voorkomen overfitting door de boom grover te maken. 4. **`min_samples_leaf`**: Het minimum aantal samples in een bladknoop. Vergelijkbaar met `min_samples_split`, dit regulariseert de boom. 5. **`max_features`**: Het aantal features dat willekeurig wordt overwogen voor elke splitsing. Lagere waarden maken de bomen meer divers en kunnen overfitting verminderen. 6. `bootstrap`: Of bootstrap samples worden gebruikt bij het bouwen van bomen (meestal `True`). 7. `max_samples`: Als bootstrap=True, is dit het aantal samples dat wordt getrokken uit de trainingsset om elke boom te trainen. --- ### Stap 3: Prestatiemetrics om te Meten **Accuracy is een goede start, maar het is zelden voldoende.** Gebruik een combinatie van metrics voor een compleet beeld, vooral als je dataset een klassenonbalans heeft. 1. **Primaire Metrics (voor classificatie):** - **Accuracy**: Het percentage correcte voorspellingen. Goed voor gebalanceerde datasets. - **Precision (Precisie)**: Hoeveel van de positief voorspelde instanties daadwerkelijk positief zijn. Belangrijk als Fout-Positieven (False Positives) kostbaar zijn. - **Recall (Herinnering / Sensitiviteit)**: Hoeveel van de werkelijke positieve instanties correct zijn voorspeld. Belangrijk als Fout-Negatieven (False Negatives) kostbaar zijn. - **F1-Score**: Het harmonisch gemiddelde van Precision en Recall. Een goede algemene metric voor onevenwichtige datasets. - **ROC-AUC (Area Under the Curve)**: Meet het vermogen van het model om klassen van elkaar te onderscheiden. Zeer robuust voor gebalanceerde en onevenwichtige datasets. 2. **Aanvullende Tool: de Confusion Matrix (Verwarringsmatrix)** - Dit is geen enkele metric, maar een krachtige visualisatietool die je inzicht geeft in de soorten fouten (False Positives, False Negatives) die je model maakt voor elke hyperparameterinstelling. **Conclusie voor jouw vraag:** Overweeg zeker **Accuracy**, maar gebruik het **altijd in combinatie met ten minste de F1-Score en ROC-AUC** voor een betrouwbaar beeld. --- ### Stap 4: Methodologie voor Evaluatie en Optimalisatie Volg deze gestructureerde werkwijze: 1. **Definieer een Hyperparameterruimte:** - Bepaal voor de belangrijkste hyperparameters een reeks waarden die je wilt testen. - *Voorbeeld:* - `n_estimators`: [50, 100, 200, 500] - `max_depth`: [5, 10, 20, None] - `min_samples_split`: [2, 5, 10, 0.01] (als dit inderdaad de parameter is die je gebruikt) - `min_samples_leaf`: [1, 2, 4, 0.01] 2. **Gebruik Cross-Validatie (Kruisvalidatie):** - Train en evalueer je model nooit op dezelfde data. Splits je data in een trainings- en testset. - Gebruik **K-voudige Cross-Validatie** (bijv. K=5 of K=10) op de *trainingsset* om de prestaties van elke hyperparametercombinatie betrouwbaar te schatten. Dit voorkomt overfitting op de testset. 3. **Kies een Optimalisatiestrategie:** - **Grid Search (Roosterzoektocht)**: Test alle mogelijke combinaties van je gedefinieerde hyperparameterwaarden. Zeer grondig, maar kan rekenintensief zijn. - **Randomized Search (Willekeurige Zoektocht)**: Test een vast aantal willekeurige combinaties uit de hyperparameterruimte. Meestal efficiënter dan Grid Search en vaak even goed. - Tools: Gebruik `GridSearchCV` of `RandomizedSearchCV` uit `scikit-learn`. Deze voeren automatisch cross-validatie uit voor je. 4. **Evalueer het Beste Model:** - Nadat de zoektocht (Grid/Randomized Search) is voltooid, krijg je de beste hyperparametercombinatie. - **Train een definitief model** met deze beste parameters op de volledige trainingsset. - **Evalueer de uiteindelijke prestaties** op de **onafhankelijke testset** die je helemaal apart hebt gehouden. Rapporteer hier je finale Accuracy, F1-score, etc. ### Samenvatting van de Aanpak 1. **Identificeer** duidelijk welke hyperparameter je momenteel op 0.01 hebt staan. 2. **Definieer** een reeks waarden voor de belangrijkste Random Forest-hyperparameters. 3. **Kies** meerdere prestatiemetrics (Accuracy, F1, ROC-AUC). 4. **Implementeer** een gestructureerde zoektocht (bijv. Randomized Search) met Cross-Validatie om de beste combinatie te vinden. 5. **Bevestig** de prestaties van het beste model op een volledig onafhankelijke testset. Door deze stappen te volgen, krijg je een systematisch en betrouwbaar inzicht in hoe hyperparameters de prestaties van je Random Forest-model beïnvloeden.