- Add HTML logging to _extract_infobox_value for debugging
- Implement _extract_infobox_value_fallback using regex
- Call fallback in extract_company_data if primary fails
- Add minor logging to _extract_first_paragraph_from_soup
- Adjust extract_numeric_value for robustness
- Add force_process flag to process_branch_batch for combined mode
- Correct indentation in alignment_demo inner function colnum_string
- Refine data preparation logic in DataProcessor.prepare_data_for_modeling
- Add Config.HEADER_ROWS constant
- Increment version to 1.6.5
- Add HTML logging to _extract_infobox_value for debugging"
- Implement _extract_infobox_value_fallback using regex"
- Call fallback in extract_company_data if primary fails"
- Add minor logging to _extract_first_paragraph_from_soup"
- Adjust extract_numeric_value for robustness"
- Increment version to 1.6.5"
- Füge neuen Betriebsmodus `--mode train_technician_model` hinzu.
- Implementiere Datenvorbereitung in `DataProcessor.prepare_data_for_modeling`:
- Lädt relevante Spalten.
- Konsolidiert Umsatz/Mitarbeiter (Wiki > CRM Priorität).
- Filtert nach gültiger Technikerzahl (>0).
- Erstellt Zielvariable `Techniker_Bucket` (7 Kategorien).
- Führt One-Hot Encoding für Branchen durch.
- Implementiere Logik im `train_technician_model`-Modus in `main`:
- Führt Train/Test-Split durch (stratifiziert).
- Imputiert fehlende numerische Werte mit Median (fittet auf Train, transformiert Train/Test).
- Trainiert einen `DecisionTreeClassifier` mittels `GridSearchCV` zur Hyperparameter-Optimierung (Fokus auf `f1_weighted`).
- Evaluiert das beste Modell auf dem Test-Set (Accuracy, Classification Report, Confusion Matrix).
- Extrahiert Baumregeln mittels `export_text`.
- Speichert den trainierten Imputer, das beste Modell (`.pkl`) und die extrahierten Regeln (`.txt`).
- Füge notwendige Imports für `pandas`, `numpy`, `sklearn`, `pickle`, `json` hinzu.
- Ergänze neue Konfigurationsparameter für ML in `Config` (Worker, Limits).
- Füge Kommandozeilenargumente für Modell-Ausgabedateien hinzu.
