diff --git a/train_model.py b/train_model.py
index 1c8a06a1..25bca032 100644
--- a/train_model.py
+++ b/train_model.py
@@ -11,9 +11,8 @@ from collections import Counter
 import logging
 import sys
 
-# Importiere deine bestehenden Helfer
+# Importiere NUR noch den GoogleSheetHandler
 from google_sheet_handler import GoogleSheetHandler
-from helpers import normalize_company_name
 
 # Logging Setup
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
@@ -34,7 +33,22 @@ STOP_TOKENS_BASE = {
 }
 CITY_TOKENS = set()
 
-# --- Hilfsfunktionen ---
+# --- Hilfsfunktionen (jetzt direkt hier definiert, um helpers.py nicht zu benötigen) ---
+
+def normalize_company_name(name: str):
+    """Normalisiert einen Firmennamen für den Vergleich."""
+    if not isinstance(name, str): return ''
+    # Kleinschreibung
+    name = name.lower()
+    # Inhalte in Klammern entfernen
+    name = re.sub(r'\(.*?\)', '', name)
+    name = re.sub(r'\[.*?\]', '', name)
+    # Alle Nicht-alphanumerischen Zeichen durch Leerzeichen ersetzen (Umlaute beibehalten)
+    name = re.sub(r'[^a-z0-9äöüß\s]', ' ', name)
+    # Mehrfache Leerzeichen durch ein einzelnes ersetzen und an den Rändern trimmen
+    name = re.sub(r'\s+', ' ', name).strip()
+    return name
+
 def _tokenize(s: str):
     if not s: return []
     return re.split(r"[^a-z0-9äöüß]+", str(s).lower())
@@ -49,12 +63,13 @@ def clean_name_for_scoring(norm_name: str):
 def choose_rarest_token(norm_name: str, term_weights: dict):
     _, toks = clean_name_for_scoring(norm_name)
     if not toks: return None
+    # Gibt das Token mit dem höchsten Gewicht (höchster IDF-Score) zurück
     return max(toks, key=lambda t: term_weights.get(t, 0))
 
 def create_features(mrec: dict, crec: dict, term_weights: dict):
     features = {}
-    n1_raw = mrec.get('normalized_name', '')
-    n2_raw = crec.get('normalized_name', '')
+    n1_raw = mrec.get('normalized_CRM Name', '') # Angepasst an Spaltennamen
+    n2_raw = crec.get('normalized_Kandidat', '') # Angepasst an Spaltennamen
     clean1, toks1 = clean_name_for_scoring(n1_raw)
     clean2, toks2 = clean_name_for_scoring(n2_raw)
 
@@ -63,9 +78,10 @@ def create_features(mrec: dict, crec: dict, term_weights: dict):
     features['fuzz_token_set_ratio'] = fuzz.token_set_ratio(clean1, clean2)
     features['fuzz_token_sort_ratio'] = fuzz.token_sort_ratio(clean1, clean2)
     
-    # Normalisiere Domains für den Vergleich
-    domain1 = str(mrec.get('CRM Website', '')).lower().replace('www.', '').split('/')[0]
-    domain2 = str(crec.get('Kandidat Website', '')).lower().replace('www.', '').split('/')[0]
+    domain1_raw = str(mrec.get('CRM Website', '')).lower()
+    domain2_raw = str(crec.get('Kandidat Website', '')).lower()
+    domain1 = domain1_raw.replace('www.', '').split('/')[0].strip()
+    domain2 = domain2_raw.replace('www.', '').split('/')[0].strip()
     features['domain_match'] = 1 if domain1 and domain1 == domain2 else 0
     
     features['city_match'] = 1 if mrec.get('CRM Ort') and mrec.get('CRM Ort') == crec.get('Kandidat Ort') else 0
@@ -113,12 +129,16 @@ if __name__ == "__main__":
     logging.info("Erstelle Features für den Trainingsdatensatz...")
     features_list = []
     labels = []
+    
+    # Sicherstellen, dass die Spalte 'Best Match Option' existiert, um Fehler zu vermeiden
+    if 'Best Match Option' not in gold_df.columns:
+        logging.error("Die Spalte 'Best Match Option' wurde in deiner CSV nicht gefunden. Bitte überprüfe den Spaltennamen.")
+        sys.exit(1)
 
     for _, row in gold_df.iterrows():
-        # Nur Zeilen mit einem Kandidaten und einem Best Match verarbeiten
-        if pd.notna(row['Kandidat']) and pd.notna(row['Best Match Option']):
+        if pd.notna(row['Kandidat']) and pd.notna(row['Best Match Option']) and str(row['Best Match Option']).strip() != '':
             mrec = row.to_dict()
-            crec = {'Kandidat Website': row['Kandidat Website'], 'Kandidat Ort': row['Kandidat Ort'], 'Kandidat Land': row['Kandidat Land']}
+            crec = {'normalized_name': row['normalized_Kandidat'], 'Kandidat Website': row['Kandidat Website'], 'Kandidat Ort': row['Kandidat Ort'], 'Kandidat Land': row['Kandidat Land']}
             
             features = create_features(mrec, crec, term_weights)
             features_list.append(features)
@@ -129,13 +149,20 @@ if __name__ == "__main__":
     X = pd.DataFrame(features_list)
     y = np.array(labels)
     
+    if len(X) == 0:
+        logging.critical("Keine gültigen Trainingsdaten gefunden. Überprüfe die Spalten 'Kandidat' and 'Best Match Option' in deiner CSV.")
+        sys.exit(1)
+        
     logging.info(f"Trainingsdatensatz erstellt mit {X.shape[0]} Beispielen und {X.shape[1]} Features.")
     logging.info(f"Verteilung der Klassen: {Counter(y)}")
 
     logging.info("Trainiere das XGBoost-Modell...")
     X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)
     
-    model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss', scale_pos_weight= (len(y) - sum(y)) / sum(y))
+    # Balance der Klassen für das Training
+    scale_pos_weight = (len(y_train) - sum(y_train)) / sum(y_train) if sum(y_train) > 0 else 1
+
+    model = xgb.XGBClassifier(use_label_encoder=False, eval_metric='logloss', scale_pos_weight=scale_pos_weight)
     model.fit(X_train, y_train)
     
     logging.info("Modell erfolgreich trainiert.")