Floke
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- 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.