Natuurlijk! Hier zijn gerichte aanbevelingen voor hyperparameter tuning van je Random Forest algoritme, inclusief welke hyperparameters je moet aanpassen, mogelijke waardebereiken, en suggesties voor evaluatie: 1. Te verhogen / verlagen van hyperparameters: a. n_estimators (aantal bomen): - Aanbevolen waarden: 100, 200, 500, 1000 - Waarom: Meer bomen kunnen de nauwkeurigheid verbeteren, maar verhogen ook de rekentijd. Begin met 100 en verhoog indien nodig. b. max_depth (maximale diepte van elke boom): - Waarden: None (geen beperking), 10, 20, 30 - Waarom: Beperken van de diepte kan overfitting verminderen en de interpretatie verbeteren. c. min_samples_split (minimaal aantal samples om een interne node te splitsen): - Waarden: 2, 5, 10 - Waarom: Grotere waarden voorkomen dat de bomen te complex worden. d. min_samples_leaf (minimaal aantal samples in een leaf): - Waarden: 1, 2, 4, 8 - Waarom: Kan helpen om overfitting te verminderen. e. max_features (aantal features om te overwegen bij elke split): - Waarden: 'auto' (sqrt), 'sqrt', 'log2', None (alle features) - Waarom: Beperkt de complexiteit en kan overfitting verminderen. 2. Hyperparameters voor gerichte tuning: - n_estimators - max_depth - min_samples_split - min_samples_leaf - max_features 3. Tuning methoden: - Grid Search: systematisch door alle combinaties van bovenstaande parameters. - Random Search: willekeurig door parametercombinaties, efficiënter bij veel hyperparameters. - Gebruik cross-validatie (bijvoorbeeld 5- of 10-fold) om overfitting te voorkomen. 4. Prestatie-evaluatie: a. Metrics: - Accuracy (algemene nauwkeurigheid) - Precision, Recall, F1-score (voor imbalanced data, zoals churn) - ROC-AUC (voor de kwaliteit van de classificatie over verschillende drempels) b. Evaluatieproces: - Split je dataset in training- en testsets, bijvoorbeeld 80/20. - Gebruik cross-validatie op de trainingset tijdens tuning. - Na het vinden van de beste hyperparameters, evalueer de uiteindelijke modellen op de testset. c. Visualisaties: - Plot ROC-curves, precisie-recall curves. - Plot hyperparameter tuning-resultaten om de invloed te zien. Kort samengevat: begin met een basisconfiguratie, voer een grid search of random search uit over bovengenoemde hyperparameters met cross-validatie, en gebruik diverse classificatiemetrics om de prestaties te beoordelen. Hierdoor optimaliseer je je Random Forest voor je klantgegevens en churn-classificatie.