Natuurlijk! Hier zijn enkele aanbevelingen om je machine learning-model te verbeteren bij het omgaan met de ongebalanceerde dataset voor fraudedetectie: 1. Oversampling van de minority class: - SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique): genereert synthetische voorbeelden van frauduleuze transacties om de minderheidscategorie te versterken. - Random oversampling: kopieert willekeurig frauduleuze transacties om het aantal te verhogen. 2. Undersampling van de majority class: - Verwijder willekeurig niet-frauduleuze transacties om de dataset in balans te brengen. - Gebruik bijvoorbeeld NearMiss-technieken om selectief voorbeelden te verwijderen. 3. Aangepaste verliesfuncties: - Implementeer gewogen logistische regressie waarbij je de fraudeklasse een hogere gewicht geeft, bijvoorbeeld door de verliesfunctie zwaarder te maken voor frauduleuze gevallen. - Gebruik bijvoorbeeld class weights in scikit-learn: `class_weight='balanced'`. 4. Ensemble methoden: - Gebruik modellen zoals Random Forests of Gradient Boosting die beter omgaan met ongebalanceerde data. - Overweeg bijvoorbeeld Balanced Random Forest of AdaBoost met aangepaste parameters. 5. Anomaly detection technieken: - Overweeg methoden zoals One-Class SVM of Isolation Forest die specifiek gericht zijn op het identificeren van zeldzame fraudegevallen. 6. Evaluatie met geschikte metrics: - Gebruik metrics zoals de Precision-Recall curve, F1-score, of de ROC-AUC in plaats van alleen nauwkeurigheid om de prestaties te beoordelen. 7. Cross-validatie en hyperparameter tuning: - Voer grondige cross-validatie uit met focus op de metrics die belangrijk zijn voor fraudedetectie, om overfitting te voorkomen en de beste parameters te vinden. Door deze technieken te combineren, kun je de detectieprestaties verbeteren en het model beter laten omgaan met de onbalans in je dataset.

Zeker, hier is een gestructureerd overzicht van aanbevelingen om uw machine learning model voor fraudedetectie te verbeteren, specifiek gericht op het aanpakken van de datasetonbalans. ### Analyse van uw Situatie U werkt met een sterk ongebalanceerde dataset (98% legitiem vs. 2% fraude) en gebruikt standaard logistische regressie. Dit algoritme is van nature geneigd om de meerderheidsklasse te favoriseren om de algehele nauwkeurigheid te maximaliseren, wat resulteert in een lage detectiegraad (slechts 10%) van de cruciale fraudegevallen. Dit is een klassiek probleem. De oplossing ligt niet in het kiezen van een fundamenteel ander algoritme (al kan dat later helpen), maar in het aanpassen van uw aanpak om de onbalans te mitigeren. --- ### Aanbevelingen om de Onbalans aan te Pakken Hier zijn de technieken, opgesplitst in categorieën, van meest direct toepasbaar tot meer geavanceerd. #### 1. Data-niveau Technieken (Sampling) Deze methoden veranderen de samenstelling van de trainingsdataset om deze meer in balans te brengen. * **SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) - Aanbevolen** * **Wat het is:** Creëert *nieuwe, synthetische* voorbeelden van de minderheidsklasse (fraude) in plaats van bestaande voorbeelden simpelweg te kopiëren. Het interpolert tussen bestaande fraudegevallen die dicht bij elkaar liggen in de feature-ruimte. * **Waarom het beter is dan random oversampling:** Het vermindert het risico op overfitting dat optreedt wanneer exacte kopieën worden gebruikt. * **Hoe toe te passen:** Gebruik een bibliotheek zoals `imbalanced-learn` (`imblearn`) in Python. Breng de balans bijvoorbeeld naar 50/50 of 30/70 (fraude/niet-fraude) in plaats van 2/98. * **Random Under-Sampling van de Meerderheidsklasse** * **Wat het is:** Verwillekeurig verwijderen van voorbeelden uit de meerderheidsklasse (niet-fraude) totdat de klassen meer in balans zijn. * **Voordeel:** Verkleint de dataset en verkort de trainingstijd aanzienlijk. * **Nadeel:** Je gooit potentiëel nuttige informatie weg. * **Gebruik wanneer:** Je dataset erg groot is. Je kunt je niet-fraude cases bijvoorbeeld terugbrengen naar 4x het aantal fraudegevallen in plaats van 49x. * **Combinatie van SMOTE en Under-Sampling** * **Aanbevolen:** Gebruik SMOTE om de fraudegevallen te oversamplen en onder-sample *lichtjes* de legitieme transacties. Dit levert vaak de beste resultaten op omdat het synthetische data creëert én de extreme dominantie van de meerderheidsklasse vermindert zonder te veel dataverlies. #### 2. Algorithm-niveau Technieken (Aangepaste Loss Functies) Deze methoden passen het leerproces van het algoritme zelf aan om meer belang te hechten aan het correct classificeren van de minderheidsklasse. * **Gewogen Logistische Regressie - Direct Toepasbaar** * **Wat het is:** De meeste ML bibliotheken (zoals Scikit-learn) staan een `class_weight` parameter toe. Door deze in te stellen op `'balanced'`, berekent het algoritme automatisch gewichten die invers evenredig zijn aan de klassefrequenties. Een fout in de fraudeklasse (minderheid) krijgt een veel hogere "straf" dan een fout in de niet-fraude klasse. * **Waarom uitstekend voor uw geval:** Dit is de **snelste en makkelijkste aanpassing** die u direct kunt proberen met uw huidige model. Het vereist geen manipulatie van uw data. Voeg simpelweg `class_weight='balanced'` toe aan uw modeldefinitie. * **Gebruik van algoritmes die inherent beter met onbalans omgaan** * **Voorbeelden:** Beslissingsbomen en Random Forests kunnen vaak beter overweg met ongebalanceerde data. Net als bij logistische regressie, kunt u ook hier de `class_weight` parameter instellen op `'balanced'` voor betere prestaties. #### 3. Evaluatie Metrics - CRUCIAAL **Stop met het gebruik van nauwkeurigheid (accuracy) als hoofdmetric.** Bij een 98/2 verdeling kan een model 98% nauwkeurigheid behalen door simpelweg *alles* als "niet-fraude" te bestempelen – precies wat uw model nu doet. Gebruik in plaats daarvan: * **Precision en Recall (en F1-Score):** * **Recall (True Positive Rate):** Het percentage *werkelijke fraudegevallen* dat correct werd gedetecteerd. **Dit is uw belangrijkste metric.** U wilt de recall (nu 10%) maximaliseren. * **Precision:** Het percentage *voorspelde fraudegevallen* dat daadwerkelijk fraude was. Een hoge precision betekent weinig false positives (onnodig storende legitieme klanten). * **Confusion Matrix:** Geeft een perfect visueel overzicht van True Positives, False Negatives (gemiste fraude), False Positives, en True Negatives. * **Precision-Recall Curve (PR Curve) en AUC-PR:** Veel informatiever dan een ROC-curve voor sterk ongebalanceerde datasets. --- ### Voorgesteld Actieplan 1. **Directe Fix:** Pas **Gewogen Logistische Regressie** (`class_weight='balanced'`) toe. Evalueer onmiddellijk de **Recall** en **Precision** op de testset. Dit zou een onmiddellijke verbetering moeten geven. 2. **Experimenteer met Sampling:** Implementeer **SMOTE** (eventueel gecombineerd met light under-sampling). Train uw logistisch regressiemodel op deze gebalanceerde dataset en vergelijk de prestaties (Recall, F1-Score) met stap 1. 3. **Overweeg een ander Algoritme:** Train een **Random Forest** classifier met `class_weight='balanced'` en vergelijk de resultaten met uw beste logistische regressiemodel. 4. **Fine-tunen:** Gebruik technieken als **GridSearchCV** of **RandomizedSearchCV** om de hyperparameters van uw beste model te optimaliseren, altijd gericht op het maximaliseren van de **F1-Score** of **Recall**. Door deze technieken te combineren – vooral het gebruik van de juiste evaluatiemetrics en het aanpassen van de klassegewichten of data – zou u de detectiegraad van fraude aanzienlijk moeten kunnen verhogen.