diff --git a/brancheneinstufung.py b/brancheneinstufung.py
index 5d71c5c9..1bdcae45 100644
--- a/brancheneinstufung.py
+++ b/brancheneinstufung.py
@@ -9235,7 +9235,7 @@ class DataProcessor:
         # Definieren der Hyperparameter, die getestet werden sollen.
         # WICHTIG: Die Parameternamen müssen mit dem Namen des Schritts in der Pipeline beginnen (z.B. 'classifier__...')
         param_grid = {
-            'classifier__n_estimators': [100, 200],         # Anzahl der Bäume
+            'classifier__n_estimators': [200, 300],         # Anzahl der Bäume
             'classifier__max_depth': [10, 20, None],        # Maximale Tiefe der Bäume (None = unbegrenzt)
             'classifier__min_samples_split': [2, 5],        # Mindestanzahl Samples für einen Split
             'classifier__min_samples_leaf': [1, 2]          # Mindestanzahl Samples in einem Blatt
@@ -9313,8 +9313,10 @@ class DataProcessor:
 
         # Block für Feature Importance
         try:
-            self.logger.info("Feature Importance (Top 15):")
-            importances = rf_classifier.feature_importances_ # << Hier war es schon korrekt
+            # Greife auf den Schritt 'classifier' in der Pipeline zu, um das finale Modell zu bekommen
+            final_rf_model = best_classifier.named_steps['classifier']
+            self.logger.info("Feature Importance des besten Modells (Top 15):")
+            importances = final_rf_model.feature_importances_ # << KORRIGIERT
             feature_importance_df = pd.DataFrame({
                 'Feature': feature_columns_ml,
                 'Importance': importances