Natuurlijk, ik help je graag bij het ontwikkelen van een machine learning algoritme dat automatisch de beste data preprocessing technieken selecteert en toepast voor jouw dataset. Hier volgt een stapsgewijze aanpak, afgestemd op jouw situatie: 1. Begrijp je data - Verken de dataset: controleer op ontbrekende waarden, outliers, datatypes en verdelingen. - Identificeer numerieke en categorische kenmerken. 2. Automatische preprocessing pipeline opzetten - Gebruik bestaande tools en bibliotheken zoals scikit-learn, die pipelines en preprocessing modules bieden. - Voor beperkte rekencapaciteit: kies voor eenvoudige en efficiënte technieken. 3. Automatisch selecteren van preprocessing technieken - Gebruik tools zoals Auto-sklearn, TPOT of Hyperopt, die automatisch de beste preprocessing en modelcombinaties zoeken. - Bijvoorbeeld, Auto-sklearn kan automatisch preprocessing stappen zoals imputatie, scaling, encoding en modelselectie optimaliseren. 4. Implementatievoorbeeld met scikit-learn - Voor numerieke data: - Imputatie (bijvoorbeeld met SimpleImputer, mean of median) - Scaling (StandardScaler of MinMaxScaler) - Voor categorische data: - Imputatie (bijvoorbeeld met meest frequent) - Encodering (OneHotEncoder of OrdinalEncoder) - Combineer deze stappen in een ColumnTransformer. 5. Automatisering en evaluatie - Gebruik GridSearchCV of RandomizedSearchCV om verschillende preprocessing combinaties te testen. - Kiezen voor een eenvoudige, snelle evaluatie (bijvoorbeeld met cross-validatie). 6. Beperkingen rekening houdend - Houd rekening met de beperkte rekencapaciteit door het aantal opties te beperken. - Kies voor een eenvoudige, snelle preprocessing en modelcombinaties. 7. Voorbeeldcode (simplistisch) ```python from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV # Scheid features en target X = data.drop('klantafval', axis=1) y = data['klantafval'] # Identificeer numerieke en categorische kolommen numerieke_kolommen = X.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns categorische_kolommen = X.select_dtypes(include=['object', 'category']).columns # Preprocessing pipelines numerieke_pipeline = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', StandardScaler()) ]) categorische_pipeline = Pipeline(steps=[ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('encoder', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')) ]) # Combineer in ColumnTransformer preprocessor = ColumnTransformer(transformers=[ ('num', numerieke_pipeline, numerieke_kolommen), ('cat', categorische_pipeline, categorische_kolommen) ]) # Maak een volledige pipeline met classifier pipeline = Pipeline(steps=[ ('preprocessing', preprocessor), ('classifier', RandomForestClassifier(random_state=42)) ]) # Verdeel data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Optioneel: gebruik GridSearchCV voor hyperparameters en preprocessing combinaties param_grid = { 'preprocessing__num__imputer__strategy': ['mean', 'median'], 'classifier__n_estimators': [50, 100], 'classifier__max_depth': [None, 10, 20] } grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, cv=5, n_jobs=1) # n_jobs=1 voor beperkte rekencapaciteit grid_search.fit(X_train, y_train) # Beste model evalueren print("Beste score:", grid_search.best_score_) print("Beste parameters:", grid_search.best_params_) ``` 8. Samenvatting - Gebruik geautomatiseerde tools zoals Auto-sklearn of TPOT voor geavanceerdere automatische selectie. - Hou het simpel en efficiënt door keuze voor snelle preprocessing technieken. - Test en evalueer met cross-validatie om overfitting te voorkomen. Wil je dat ik je verder help met het schrijven van een volledig script of advies over specifieke tools?

Op basis van uw beschrijving raad ik een geautomatiseerde preprocessing pipeline aan met de volgende componenten: ## Kerncomponenten 1. **Automatische feature selectie** - Gebruik `SelectKBest` met chi-kwadraat voor categorische features - `SelectPercentile` voor numerieke features om de 50% meest relevante features te behouden 2. **Categorische data verwerking** - `OrdinalEncoder` voor ordinale categorieën (minder geheugengebruik dan one-hot) - `TargetEncoder` voor nominale features (beter voor beperkte rekenkracht) 3. **Numerieke data preprocessing** - `RobustScaler` (minder gevoelig voor outliers dan StandardScaler) - Eenvoudige outlier detectie met IQR-methode 4. **Missing values** - `SimpleImputer` met strategie='most_frequent' voor categorisch - `SimpleImputer` met strategie='median' voor numeriek ## Implementatievoorbeeld ```python from sklearn.compose import ColumnTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import RobustScaler, OrdinalEncoder from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2 # Automatische pipeline setup preprocessor = ColumnTransformer([ ('num', Pipeline([ ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')), ('scaler', RobustScaler()) ]), numerical_features), ('cat', Pipeline([ ('imputer', SimpleImputer(strategy='most_frequent')), ('encoder', OrdinalEncoder()) ]), categorical_features) ]) # Feature selection toevoegen full_pipeline = Pipeline([ ('preprocessor', preprocessor), ('feature_selection', SelectKBest(score_func=chi2, k=25)), ('classifier', LogisticRegression()) # Lichtgewicht model ]) ``` ## Optimalisatie voor beperkte rekenkracht - Beperk het aantal features tot 25-30 met feature selection - Gebruik lichtgewicht modellen zoals Logistic Regression of LightGBM - Pas incremental learning toe met `partial_fit` indien nodig - Reduceer datasetgrootte met strategische sampling indien nodig ## Evaluatiestrategie - Gebruik cross-validation met beperkte folds (3-5) - Monitor zowel performance als rekentijd - Pas hyperparameter tuning toe met `RandomizedSearchCV` i.p.v. grid search Deze aanpak balanceert preprocessing kwaliteit met rekenefficiëntie voor uw klantafval voorspellingsdoel.