- Umstrukturierung der `main()`-Funktion für eine saubere und robuste Initialisierungsreihenfolge: 1. Argumente parsen, 2. Logging einrichten, 3. Konfigurationsdaten laden, 4. Klassen initialisieren, 5. Modus ausführen.
- Fehlerbehebung `NameError`: Die Funktion `parse_arguments()` wurde außerhalb von `main()` platziert und greift für Default-Werte nun korrekt auf die zuvor definierte `Config`-Klasse zu. Alle Aufrufe im Skript sind auf die zentrale `Config`-Klasse umgestellt.
- Fehlerbehebung `TypeError`: Die Funktionen `load_target_schema()` und `load_branch_mapping()` geben jetzt in Fehlerfällen leere, aber typkorrekte Tupel/Dictionaries zurück, um Abstürze beim Entpacken der Rückgabewerte zu verhindern.
- Verbessertes Logging: Das Logging wird nun zweistufig initialisiert, um auch die interaktive Modus- und Limit-Auswahl korrekt zu protokollieren.
- Code-Konsolidierung: Die gesamte Logik zur Modus- und Parameter-Verarbeitung wurde innerhalb der neuen `main()`-Struktur bereinigt und zentralisiert.
- Feature Engineering: Der ML-Prozess verwendet nun übergeordnete Branchen-Gruppen anstelle der detaillierten Einzelbranchen als kategoriales Feature.
- Branchen-Mapping: Eine neue Logik liest eine externe Mapping-Datei (`Branchen.csv`), um die vom KI-System vorgeschlagenen Detailbranchen (aus Spalte AL) ihren jeweiligen Branchen-Gruppen zuzuordnen.
- Reduzierte Dimensionalität: Durch das Clustering der Branchen wird die Anzahl der One-Hot-encodierten Features signifikant reduziert. Dies erhöht die statistische Aussagekraft jeder Kategorie und soll die Generalisierungsfähigkeit und Genauigkeit des Modells verbessern.
- Code-Anpassungen: Die Methode `prepare_data_for_modeling` wurde angepasst, um das Branchen-Mapping durchzuführen und das One-Hot-Encoding auf den neuen Branchen-Gruppen anzuwenden. Die Methode `_predict_technician_bucket` muss entsprechend angepasst werden, um dieselbe Logik für die Vorhersage zu spiegeln.
- Implementierung von Hyperparameter-Tuning: Der Trainingsprozess (`train_technician_model`) verwendet nun `GridSearchCV` von scikit-learn, um systematisch die besten Hyperparameter für das RandomForest-Modell zu finden.
- Integration einer imblearn-Pipeline: SMOTE (zur Klassen-Balancierung) und der RandomForestClassifier wurden in eine `imblearn.pipeline.Pipeline` integriert. Dies stellt sicher, dass das Oversampling bei der Kreuzvalidierung korrekt nur auf den Trainings-Folds angewendet wird, um Datenlecks zu vermeiden.
- Erweiterte Modellevaluation: Der beste durch GridSearchCV gefundene Estimator wird nun für die finale Evaluation auf dem Testset verwendet und als finales Modell gespeichert. Die besten gefundenen Parameter und die Cross-Validation-Genauigkeit werden geloggt.
- Code-Struktur: Die `train_technician_model`-Methode wurde umfassend überarbeitet, um die neue Pipeline- und GridSearchCV-Logik zu implementieren. Entsprechende Imports (`GridSearchCV`, `ImbPipeline`) wurden hinzugefügt.
- Umstellung des ML-Modells: Der Algorithmus zur Schätzung der Servicetechniker-Buckets wurde von einem einzelnen Decision Tree auf einen RandomForestClassifier umgestellt. Ziel ist eine höhere Vorhersagegenauigkeit und bessere Generalisierungsfähigkeit durch die Nutzung eines Ensemble-Modells.
- Verbesserte Modellevaluation: Die Ausgabe der Baumregeln (spezifisch für Decision Trees) wurde durch die Analyse und Ausgabe der Feature Importance ersetzt. Dies gibt Aufschluss darüber, welche Features (z.B. Log-Umsatz, Branche, Gruppenzugehörigkeit) den größten Einfluss auf die Vorhersagen des RandomForest-Modells haben.
- Code-Anpassungen: Die Methode `train_technician_model` wurde entsprechend überarbeitet, um den RandomForestClassifier zu instanziieren, zu trainieren, zu speichern und zu evaluieren. Der `import` für `RandomForestClassifier` wurde hinzugefügt.
- Refactoring der Funktion `prepare_data_for_modeling`:
- Neue Bucket-Einteilung: Die Anzahl der Zielklassen (Techniker-Buckets) wurde zur Verbesserung der Robustheit von 7 auf 3 Klassen reduziert ('Klein', 'Mittel', 'Gross').
- Feature Engineering: Zusätzliche Features (`Umsatz_pro_MA`, `Log_Umsatz`, `Log_Mitarbeiter`) werden nun dynamisch erstellt und für das Training verwendet, um die Vorhersagekraft zu erhöhen.
- Feature-Auswahl: Die finalen Features für das Modelltraining wurden auf die neuen, transformierten numerischen Features umgestellt.
- Datenfilterung: Filter für DACH-Region und Plausibilität (Ausschluss von `FEHLER`-Fällen) wurden direkt in die Datenvorbereitung integriert.
- Bugfix: Ein `NameError` in `prepare_data_for_modeling` wurde behoben. Der Code zur Erstellung des 'is_part_of_group'-Features greift nun korrekt auf die Spalten des Pandas DataFrames statt auf eine nicht existierende `row_data`-Variable zu.
- Bugfix: Ein `SyntaxError` im `col_keys_mapping`-Dictionary wurde durch ein fehlendes Komma behoben.
- Code-Struktur: Der gesamte Datenverarbeitungsfluss innerhalb von `prepare_data_for_modeling` wurde für bessere Lesbarkeit und Konsistenz überarbeitet.
- Feature Engineering: Dynamische Erstellung des Features 'is_part_of_group' in `prepare_data_for_modeling` und `_predict_technician_bucket` basierend auf Spalten D (Parent Account Name) sowie O (System Vorschlag Parent Account) und P (Parent Vorschlag Status). Dieses Feature wird nun für das ML-Training und die Vorhersage verwendet.
- Plausibilitäts-Logik erweitert: `_check_financial_plausibility` berücksichtigt jetzt nicht nur Spalte D, sondern auch einen bestätigten Parent-Vorschlag aus Spalte O (mit P='x'), um die `INFO_KONZERN_LOGIK` für die Abweichungsflags (BJ, BK) anzuwenden. Die aufrufenden Stellen in `_process_single_row` und `run_plausibility_checks_batch` wurden angepasst, um die notwendigen Daten (O, P) an die Plausi-Funktion zu übergeben.
- Bugfix: `UnboundLocalError` für die Variable `bonus` in `serp_wikipedia_lookup` durch korrekte Initialisierung behoben.
- Bugfix: `KeyError` für "Timestamp letzte Pruefung" in `_process_single_row` durch korrekte Schreibweise des Spaltennamens-Schlüssels (mit "ue") behoben.
- Bugfix: `NameError` für `source_of_wiki_data_origin` im Konsolidierungs-Log-String in `_process_single_row` durch Verwendung eines Fallback-Wertes behoben.
- Code-Struktur: Debug-Logausgabe für den Inhalt von `current_wiki_url_r` in `_process_single_row` vor der Parent-Prüfung hinzugefügt.
- Code-Struktur: Korrektur der Limit-Anwendung und Entfernung eines fehlerhaften Code-Blocks in `run_plausibility_checks_batch`.
