Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak voor het ontwikkelen van een machine learning algoritme met geavanceerde feature engineering technieken voor jouw dataset: 1. Datavoorbereiding - Missing Values Aanpakken: - Imputeer ontbrekende waarden bijvoorbeeld met de median of modus, afhankelijk van het type feature. - Outliers Detecteren en Behandelen: - Gebruik methoden zoals de IQR (Interquartile Range) of Z-score om outliers te identificeren. - Outliers verwijderen of transformeren indien nodig. 2. Feature Engineering - Min-max Scaling: - Pas Min-max scaling toe op numerieke features om ze een vergelijkbare schaal te geven, wat modelprestaties kan verbeteren. - Recursive Feature Elimination (RFE): - Gebruik RFE met een eenvoudig model zoals logistieke regressie om de meest relevante features te selecteren. - Extra technieken: - Overweeg het toevoegen van nieuwe features op basis van domeinkennis, zoals ratio’s of aggregaties. - Feature Variantie: - Verwijder features met weinig variatie, omdat ze weinig informatie toevoegen. 3. Modelontwikkeling - Keuze van Model: - Kies voor een interpreteerbaar model zoals logistieke regressie, decision tree of een eenvoudige Random Forest. - Training: - Verdeel de data in training- en testsets (bijvoorbeeld 80/20). - Hyperparameter Tuning: - Voer indien nodig eenvoudige tuning uit, bij voorkeur met cross-validatie. 4. Evaluatie - Gebruik metrics zoals nauwkeurigheid, precisie, recall en F1-score, vooral gericht op het detecteren van fraude (recall kan hier belangrijker zijn). 5. Interpretatie en Presentatie - Zorg dat de uiteindelijke modeloutput en feature importances duidelijk zijn voor niet-technische gebruikers. - Overweeg het gebruik van eenvoudige visualisaties zoals decision trees of bar charts voor feature importance. 6. Beperkingen en Wensen - Houd het model eenvoudig en interpreteerbaar. - Documenteer elke stap en de reden achter keuzes, vooral bij feature engineering. 7. Implementatie en Monitoring - Implementeer het model in een productieomgeving met regelmatige updates en monitoring op prestaties. Kort samengevat: - Reinig je data eerst grondig (missing values, outliers). - Pas min-max scaling en RFE toe voor feature selectie. - Gebruik een interpreteerbaar algoritme zoals logistieke regressie of decision tree. - Evalueer goed en zorg dat de resultaten begrijpelijk zijn voor niet-technische gebruikers. Mocht je specifieke codevoorbeelden of verdere uitleg nodig hebben, laat het gerust weten!

Op basis van uw vereisten stel ik het volgende stappenplan voor om een interpreteerbaar fraudedetectiemodel te ontwikkelen met geavanceerde feature engineering: ## 1. Data Preprocessing - **Ontbrekende waarden**: Gebruik mediane imputatie voor numerieke features en modus voor categorische features - **Outlier behandeling**: Pas Winsorization toe (bovenste/onderste 1% begrenzen) in plaats van verwijderen - **Min-Max Scaling**: Toepassen op alle numerieke features naar range [0,1] voor betere modelprestaties ## 2. Feature Engineering Technieken - **Recursive Feature Elimination (RFE)**: Start met Logistic Regression als estimator - Selecteer top 15-20 meest belangrijke features voor interpretabiliteit - **Extra geavanceerde technieken**: - Interactietermen tussen hoog gecorreleerde features - Polynomial features (graad 2) voor selectieve numerieke variabelen - Temporal features indien relevant (dag van week, uur, etc.) ## 3. Modelselectie voor Interpretabiliteit - **Logistic Regression**: Meest interpreteerbaar met coefficienten - **Decision Tree**: Beperkte diepte (max_depth=5-6) voor visualisatie - **Rule-Based Model**: zoals RuleFit of SkopeRules ## 4. Implementatie Voorbeeld (Python) ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.feature_selection import RFE from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import Pipeline # Preprocessing en scaling scaler = MinMaxScaler() # Feature selection met RFE estimator = LogisticRegression(max_iter=1000, class_weight='balanced') rfe = RFE(estimator=estimator, n_features_to_select=15, step=1) # Pipeline pipeline = Pipeline([ ('scaler', scaler), ('feature_selection', rfe), ('classifier', LogisticRegression()) ]) # Model training met cross-validatie ``` ## 5. Interpretatietechnieken voor Niet-technische Gebruikers - **Feature Importance Plot**: Visualisatie van belangrijkste features - **SHAP Values**: Uitleg van individuele voorspellingen - **Beslisbomen**: Letterlijke "als-dan" regels presenteren - **Scorecard Approach**: Vertaal modeloutput naar begrijpelijke risicoscores ## 6. Aanbevelingen - Gebruik class weighting wegens onbalans in fraudedata - Implementeer threshold tuning voor optimale precision/recall balans - Valideer model met tijdgebonden splitsing (time-based cross-validation) Dit levert een krachtig yet interpreteerbaar model op dat voldoet aan uw eisen voor fraudedetectie met geavanceerde feature engineering.