Floke
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- 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.