Om een machine learning algoritme te ontwikkelen dat automatisch het beste model selecteert op basis van jouw dataset en doelen, kun je de volgende stappen volgen: 1. Data Voorbereiding - Data schoonmaken: verwijder onvolledige of inconsistente gegevens. - Feature engineering: creëer relevante features zoals klantgedrag, tijd tussen aankopen, productcategorieën, en seizoenspatronen. - Labeling: definieer de target variabele (bijvoorbeeld: zal de klant binnen een bepaalde periode een product kopen?). 2. Model Selectie en Automatisering - Gebruik een AutoML-framework zoals Auto-sklearn, TPOT of H2O AutoML. - Deze tools testen verschillende modellen (bijv. Random Forest, Gradient Boosting, Logistic Regression, etc.) en hyperparameters automatisch. 3. Implementatie - Configureer AutoML met beperkingen: - Maximale rekentijd per model: 30 minuten. - Totale maximale rekentijd: 1 uur (bijvoorbeeld, door de AutoML-instellingen te beperken). - Bijvoorbeeld met Auto-sklearn: ```python import autosklearn.classification automl = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier( time_left_for_this_task=60*60, # 1 uur in seconden per_run_time_limit=30*60, # 30 minuten per model # andere parameters zoals aantal modellen, random seed, etc. ) automl.fit(X_train, y_train) ``` 4. Model Evaluatie en Selectie - Na automatische training: kies het model met de hoogste nauwkeurigheid (accuracy) op een validatieset. - Controleer de voorspellingsprestaties en rekentijd. 5. Deployment - Implementeer het geselecteerde model in je productieomgeving. - Zorg voor periodieke retraining met nieuwe data om prestaties te behouden. 6. Overwegingen - Zorg dat je voldoende hardware hebt om binnen de tijdslimieten te blijven. - Overweeg het gebruik van GPU’s als dat mogelijk is voor snellere training. - Test verschillende AutoML tools om te zien welke het beste presteert binnen jouw tijdslimieten. Door deze aanpak te volgen, automatiseer je de modelselectie en maximaliseer je de nauwkeurigheid binnen de gegeven rekentijdcriteria.

Op basis van uw vereisten stel ik het volgende gestructureerde aanpak voor: 1. **Data Preprocessing** - Verwerk ontbrekende waarden (bijv. mean/median voor numeriek, mode voor categorisch) - Feature engineering: creëer tijdgerelateerde features (dag van de week, uur, tijd sinds laatste transactie) - Encodering: one-hot encoding voor productcategorieën - Schaal numerieke features (StandardScaler) 2. **Basis Model Selectie** (focus op efficiëntie + nauwkeurigheid) - Logistic Regression (snelste baseline) - Random Forest (goede nauwkeurigheid, redelijke snelheid) - Gradient Boosting (XGBoost/LightGBM - beste nauwkeurigheid vaak) - Linear SVM (snel alternatief) 3. **Geautomatiseerde Selectie Pipeline** ```python from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score from sklearn.metrics import accuracy_score import time def select_best_model(X, y): models = { 'LogisticRegression': LogisticRegression(max_iter=1000), 'RandomForest': RandomForestClassifier(n_estimators=100), 'XGBoost': XGBClassifier(n_estimators=100), 'LinearSVM': LinearSVC() } best_accuracy = 0 best_model = None for name, model in models.items(): start_time = time.time() # Cross-validation voor betrouwbare meting scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='accuracy') mean_accuracy = scores.mean() training_time = time.time() - start_time if training_time < 1800 and mean_accuracy > best_accuracy: # 30 min limiet best_accuracy = mean_accuracy best_model = name return best_model, best_accuracy ``` 4. **Praktische Optimalisaties** - Gebruik LightGBM i.p.v. XGBoost voor snellere training - Beperk hyperparameter tuning (focus op belangrijkste parameters) - Gebruik early stopping bij gradient boosting - Overweeg PCA voor dimensionality reduction indien nodig 5. **Aanbevolen Tools** - Scikit-learn voor basismodellen - LightGBM voor optimale snelheid/nauwkeurigheid verhouding - Hyperopt voor efficiënte hyperparameter tuning 6. **Tijdsbewaking** - Monitor trainingstijd per model - Stel harde timeout in per modeltraining - Gebruik subset van data voor initiële evaluatie indien nodig Deze aanpak zou binnen uw 1-uur limiet moeten vallen en maximaliseert de nauwkeurigheid binnen de gestelde rekentijdbeperkingen.