Op basis van jouw gestructureerde data en het doel van classificatie, zou je kunnen overwegen om de volgende machine learning algoritmes te gebruiken: 1. Random Forest: Een krachtig en robuust algoritme dat goed presteert bij gestructureerde data en niet veel tuning vereist. Het is geschikt voor classificatieproblemen en kan omgaan met zowel numerieke als categorische variabelen. 2. Gradient Boosting Machines (bijvoorbeeld XGBoost, LightGBM, CatBoost): Deze algoritmes bieden vaak hoge nauwkeurigheid en kunnen complexe patronen in de data herkennen. Ze zijn geschikt voor gestructureerde datasets en kunnen overfitting verminderen met de juiste parameters. 3. Logistische regressie: Een eenvoudige en interpreteerbare methode, geschikt als je een lineair scheidingsmodel wilt en de data niet te complex is. 4. Support Vector Machines (SVM): Kan goede resultaten opleveren bij gestructureerde data, vooral als je een duidelijke scheiding hebt tussen de klassen, maar kan traag worden bij grote datasets. Gezien jouw dataset van 10.000 rijen en de aard van de data, zou ik aanbevelen te starten met Random Forest of Gradient Boosting Machines vanwege hun goede balans tussen prestaties en interpretatie. Vervolgens kun je modeloptimalisatie en evaluatie uitvoeren om de beste keuze te bepalen. Wil je hulp bij het implementeren of het kiezen van evaluatiemethoden?

Op basis van uw beschrijving (gestructureerde data, classificatiedoel, 10.000 rijen) zijn dit de meest geschikte algoritmes: **Aanbevolen opties:** 1. **Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM)** - Uitstekende prestaties op gestructureerde tabulaire data 2. **Random Forest** - Robuust, minder gevoelig voor overfitting, goede interpretatie 3. **Logistische Regressie** - Goede baseline, snel en interpreteerbaar **Aanbeveling:** Begin met **Random Forest** omdat het: - Goed werkt met zowel numerieke als categorische features - Weinig parameter tuning nodig heeft - Feature importance geeft voor inzicht - Goed omgaat met verschillende schalen van features **Volgende stappen:** 1. Data preprocessing (ontbrekende waarden, encoding categorische variabelen) 2. Train/test split (bijv. 80/20) 3. Start met Random Forest als baseline 4. Vergelijk eventueel met Gradient Boosting voor mogelijk betere prestaties Heeft u meer details over het aantal features of de klasseverdeling? Dat kan de keuze verder verfijnen.