Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd plan en concrete stappen om de prestaties van je spamdetectiemodel te verbeteren: 1. Data-analyse en preprocessing - Controleer de dataset op onbalans: Zijn er veel meer niet-spam dan spam e-mails? Zo ja, overweeg technieken zoals SMOTE of onder-/oversampling. - Feature engineering: Zorg dat je relevante kenmerken uit de e-mails haalt, zoals aanwezigheid van woorden, afzenderinformatie, links, bijlagen, enz. - Text preprocessing: Als je tekst gebruikt, pas technieken toe zoals tokenisatie, stopwoorden verwijderen, stemming of lemmatization en vectorisatie (bijvoorbeeld TF-IDF of woordembeddings). 2. Overweeg het gebruik van een geschikt model voor tekstclassificatie - Random Forest is niet ideaal voor tekstgegevens; overweeg modellen zoals Naive Bayes, Logistic Regression, of zelfs deep learning modellen (bijvoorbeeld LSTM of transformer-gebaseerd). 3. Hyperparameter tuning - Pas de hyperparameters van je Random Forest aan: - Verhoog of verlaag het aantal bomen (n_estimators), bijvoorbeeld 200 of 300. - Verander max_features van 'auto' naar 'sqrt' of 'log2' voor betere generalisatie. - Pas de max_depth aan om overfitting te voorkomen. - Gebruik GridSearchCV of RandomizedSearchCV om optimale combinaties te vinden. 4. Cross-validatie en evaluatie - Gebruik k-fold cross-validatie om overfitting te detecteren. - Gebruik relevante evaluatiemetrics zoals precisie, recall, F1-score en ROC-AUC, vooral bij onbalans. 5. Regularisatie en preventie van overfitting - Voeg constraints zoals max_depth toe. - Overweeg het gebruik van feature selectie of dimensionaliteitsreductie (bijvoorbeeld PCA) om ruis te verminderen. 6. Alternatieve modellen - Probeer andere algoritmes die beter geschikt zijn voor tekst en onbalans, zoals: - Naive Bayes (bijvoorbeeld MultinomialNB) - Support Vector Machines (SVM) - Gradient Boosting Machines (bijvoorbeeld XGBoost, LightGBM) 7. Model ensemble - Combineer meerdere modellen (ensemble) voor betere prestaties. 8. Test en valideren - Zorg dat je testset representatief is en niet is gebruikt tijdens training. - Voer hyperparameter tuning ook op de testset uit via cross-validatie om overfitting te voorkomen. 9. Continuer monitoring - Implementeer een pipeline voor voortdurende evaluatie en bijstelling van het model op nieuwe data. 10. Documenteer en automatiseer - Documenteer alle stappen en hyperparameters. - Automatiseer het proces van data preprocessing, modeltraining en evaluatie. Kort samengevat: - Verbeter je feature extractie en preprocessing voor tekstgegevens. - Overweeg modellen die beter geschikt zijn voor tekst. - Voer uitgebreide hyperparameter tuning uit. - Gebruik cross-validatie en relevante metrics. - Overweeg ensemble methodes voor betere generalisatie. Door deze stappen te volgen, zou je de prestaties van je spamdetectiemodel aanzienlijk moeten kunnen verbeteren.

Er is een fundamentele inconsistentie in uw beschrijving: u traint een model op afbeeldingen van dieren, maar het doel is e-mail spamdetectie. Dit verklaart direct waarom uw model goed presteert op de trainingsdata maar slecht op testdata - u traint op compleet verkeerde features. Hier is een gedetailleerd plan om dit op te lossen: **Stap 1: Dataset Correctie** - Verzamel de juiste dataset voor spamdetectie (tekstuele e-mail data) - Gebruik datasets zoals: Enron-Spam, SpamAssassin, of Ling-Spam - Zorg voor een gebalanceerde verdeling tussen spam en ham (niet-spam) **Stap 2: Data Preprocessing voor Tekst** - Tekst tokenization en cleaning (stopwoord verwijdering, leestekens verwijderen) - Feature extraction: TF-IDF of word embeddings (Word2Vec, GloVe) - Feature selection op basis van term frequentie **Stap 3: Algoritme-selectie en Optimalisatie** Aangezien u met Random Forest werkt, maar voor tekstdata: - Overweeg Naïve Bayes (zeer effectief voor tekstclassificatie) - Of blijf bij Random Forest maar met deze aanpassingen: * Verhoog aantal bomen naar 200-500 * Stel max_depth in om overfitting tegen te gaan (bijv. 10-20) * Gebruik min_samples_split=5 en min_samples_leaf=2 * Stel max_features='sqrt' in plaats van 'auto' **Stap 4: Overfitting Tegengaan** - Implementeer cross-validation (5- of 10-fold) - Gebruik early stopping criteria - Voeg class weights toe als de dataset niet gebalanceerd is - Overweeg regularization techniques **Stap 5: Evaluatie en Validatie** - Gebruik geschikte metrics: Precision, Recall, F1-score (niet alleen accuracy) - Analyseer de confusion matrix - Test op een volledig separate validatieset **Concrete aanpassingen voor uw huidige setup:** 1. `n_estimators=300` 2. `max_depth=15` 3. `min_samples_split=5` 4. `max_features='sqrt'` 5. `class_weight='balanced'` **Belangrijkste aanbeveling:** Stop direct met het gebruik van de dierenafbeeldingen dataset en switch naar tekstuele e-mail data. Dit is de primaire reden voor de slechte generalisatie van uw model.