Modelkeuzes

Modelkeuzes verwijzen naar het selecteren van een model of algoritme voor een specifieke dataset en doelstelling, met als doel een betrouwbaar, relevante en praktische oplossing.

Kernfactoren in modelkeuze zijn de aard van de data (variabelen, omvang, ontbrekende waarden, non-lineaire relaties) en de taak (voorspellen, classificeren, causaliteit). Interpretatie, generalisatievermogen en de kosten van training en onderhoud spelen ook een rol. De keuze beïnvloedt overfitting en mogelijke bias.

Modellen vallen in categorieën zoals lineaire modellen (interpretatie en snelheid), beslissingsbomen en ensembles, en complexe neurale netwerken. De keuze balanceert nauwkeurigheid, explicietheid en rekenbehoefte, vaak ondersteund door regularisatie en feature-engineering.

Validatie is cruciaal: splits of cross-validatie om generalisatie te testen. Prestaties hangen af van de taak: RMSE of MAE, of R-squared voor regressie; accuracy, AUC of F1 voor classificatie. Een goede aanpak vergelijkt met baselines en documenteert hyperparameters.

Het ontwikkelproces is iteratief en transparant: documenteer aannames, voer reproduceerbare experimenten uit en houd data- en codeversies bij. Het doel is een robuust model dat stakeholders begrijpt en onder diverse omstandigheden presteert.

Ethische en juridische overwegingen spelen een rol. Bias, fairness, privacy en verantwoordelijkheid moeten worden afgewogen. Regulering en maatschappelijke context kunnen aanvullende eisen stellen voor transparantie en verantwoording.