- Code-Basis zurückgesetzt: Der Code wurde auf einen stabilen Stand (entsprechend der Diskussion um v1.7.8) zurückgesetzt, um persistente Initialisierungsfehler zu beheben und eine saubere Grundlage für weitere Verbesserungen zu schaffen.
- Branchen-Clustering implementiert: Um die Qualität der Features für das ML-Modell zu verbessern, wird nun nicht mehr die detaillierte Einzelbranche, sondern eine übergeordnete Branchen-Gruppe als Feature verwendet.
- Hartcodiertes Branchen-Mapping: Anstatt die Gruppen aus einer externen CSV-Datei zu laden (was zu Fehlern führte), ist das Mapping von Detail-Branche zu Branchen-Gruppe jetzt als statisches Dictionary direkt in der `Config`-Klasse hinterlegt. Dies eliminiert eine externe Abhängigkeit und erhöht die Stabilität.
- Angepasste Datenvorbereitung: Die Funktion `prepare_data_for_modeling` wurde überarbeitet. Sie führt nun das Mapping auf die Branchen-Gruppen durch und verwendet das Ergebnis für das One-Hot-Encoding. Die finale Feature-Liste wurde entsprechend angepasst.
- Code-Vereinfachung: Die Funktion `load_branch_mapping()` und zugehörige Logik wurden entfernt, da sie durch das hartcodierte Mapping obsolet geworden sind.
- 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.
