factorselectie

Factorselectie is het proces waarbij uit een breed scala aan potentiële factoren een subset wordt gekozen die relevant is voor een model of analyse. Het doel is om interpretatie te verbeteren, overfitting te verminderen en de voorspellende prestaties te verhogen, vooral bij hoge-dimensionaliteitsproblemen of beperkte datasets. Factoren kunnen variabelen zijn uit observaties, experimentele metingen of gekwantificeerde kenmerken; vaak worden kwalitatieve variabelen gedigitaliseerd (bijv. dummy-codering) voordat selectie plaatsvindt.

Veelgebruikte benaderingen zijn onderverdeeld in drie categorieën: filtermethoden (bijv. selectie op basis van correlatie, mutual information of univariate statistieken), wrapper-methoden (zoals stapsgewijze selectie en recursieve eliminatie) en embedded methoden (zoals regressiemodellen met regelmatige termen bijvoorbeeld Lasso, Elastic Net, of beslissingsbomen waarin variabele importances worden afgeleid).

Selektie gebeurt op basis van een criterium: voorspellende nauwkeurigheid op een losstaande validatieset, information criteria (AIC, BIC) of cross-validated fout. Het is belangrijk om bias en data leakage te vermijden en rekening te houden met multicollineariteit en stabiele selectie.

Bij factorselectie moet rekening gehouden worden met het type data (numeriek, categorisch), interacties tussen factoren en de onderzoekscontext. Een model moet robuust zijn bij toekomstige gegevens en niet uitsluitend goed presteren op de trainingsdata.

Toepassingen omvatten statistische modellering, econometrie, biomedische onderzoeksanalyse en ontwerp van experimenten (factorontwerp). Uitdagingen zijn hoge dimensionaliteit, correlatie tussen factoren, beperkte steekproefgrootte en computationele kosten.