Floke/Brancheneinstufung2
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2025-09-24 14:17:29 +00:00
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train_model.py
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@@ -11,6 +11,8 @@ from collections import Counter
import logging import logging
import sys import sys
import os import os
import treelite
import treelite_runtime
# Importiere deine bestehenden Helfer # Importiere deine bestehenden Helfer
from google_sheet_handler import GoogleSheetHandler from google_sheet_handler import GoogleSheetHandler
@@ -187,17 +189,24 @@ if __name__ == "__main__":
log.info("\n" + classification_report(y_test, y_pred, zero_division=0)) log.info("\n" + classification_report(y_test, y_pred, zero_division=0))
try: try:
log.info(f"Speichere Modell in '{MODEL_OUTPUT_FILE}'...") # Speichern des Standard-Modells
model.save_model(MODEL_OUTPUT_FILE) model.save_model(MODEL_OUTPUT_FILE)
log.info("...erfolgreich.") logging.info(f"Modell in '{MODEL_OUTPUT_FILE}' erfolgreich gespeichert.")
log.info(f"Speichere Wortgewichte in '{TERM_WEIGHTS_OUTPUT_FILE}'...") # NEU: Speichern des Modells im Treelite-Format
joblib.dump(term_weights, TERM_WEIGHTS_OUTPUT_FILE) TREELITE_MODEL_FILE = 'xgb_model.treelite'
log.info("...erfolgreich.") treelite_model = treelite.Model.from_xgboost(model)
treelite_model.export_lib(
toolchain='gcc',
libpath=TREELITE_MODEL_FILE,
params={'parallel_comp': 4}, # Anzahl der CPU-Kerne nutzen
verbose=True
)
logging.info(f"Leichtgewichtiges Modell in '{TREELITE_MODEL_FILE}' erfolgreich gespeichert.")
log.info(f"Speichere CRM-Daten in '{CRM_PREDICTION_FILE}'...") joblib.dump(term_weights, TERM_WEIGHTS_OUTPUT_FILE)
logging.info(f"Wortgewichte in '{TERM_WEIGHTS_OUTPUT_FILE}' erfolgreich gespeichert.")
crm_df.to_pickle(CRM_PREDICTION_FILE) crm_df.to_pickle(CRM_PREDICTION_FILE)
log.info("...erfolgreich.") logging.info(f"CRM-Daten in '{CRM_PREDICTION_FILE}' erfolgreich gespeichert.")
log.info("Alle Dateien wurden erfolgreich erstellt.")
except Exception as e: except Exception as e:
log.critical(f"FEHLER BEIM SPEICHERN DER DATEIEN: {e}") logging.critical(f"FEHLER BEIM SPEICHERN DER DATEIEN: {e}")