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F1

2 - Data Understanding: Einlesen & Typen

3a - Data Prep: Karriere-Features (vor Jahresfilter!)

3b - Data Prep: Round-Offset-Standings (Leakage-Schutz)

3c - Data Prep: Round-Offset-Standings (Leakage-Schutz)

3d - Data Prep: Vorjahres-WM (Feature + Baseline 2)

3e - Data Prep: Pitstop-Effizienz

3f - Data Prep: Alter, Strafwerte, Missing Values

3g - Data Prep: Zeitbasierter Split

4 - Modelling

5 - Evaluation

5 - Baselines K8 - I1

5 - Baselines K8 - I2

5 - Baselines K8 - I3

Constant Value Column Appender
Concatenate
#64 I guess
Joiner
F10
Joiner
Column Renamer
Column Filter
F13
Sorter
K9
Rule Engine
F14
Group Loop Start
F11
Joiner
K9
Rule Engine
F12
GroupBy
K10
Rule Engine
K10
Rule Engine
Lag Column
F15
Column Renamer
K10
Rule Engine
Moving Aggregator
K9
Rule Engine
F16#75
Joiner
K10
Rule Engine
G1
Joiner
K9
Rule Engine
Loop End
K10
Rule Engine
Filter auf relevanten spaltenmean werte rauswerfen
Column Filter
K9
Rule Engine
G3
Math Formula
K10
Rule Engine
K9
Rule Engine
G2
Date&Time Difference
String to Date&Time
Erwartung:grid/quali_pos korrelieren am stärksten mit positionOrder — bestätigt Baseline 1 und deckt sich mit der Spearman-Analyse der Python-Referenz.
Linear Correlation
A1races.csv
CSV Reader
A2results.csv
CSV Reader
A3qualifying.csv
CSV Reader
A4driver_standings.csv
CSV Reader
A5constructor_standings.csv
CSV Reader
A6pit_stops.csv
CSV Reader
A7drivers.csv
CSV Reader
pos von string zu int
String Manipulation
E5Endstand vorheriges JahrMerkmal für neues
Math Formula
Column Renamer
E4
Column Filter
F1Missing Werte sind okay da Pitstop nichtimmer Pflicht ist
String to Number
K1
Sorter
F2Pitstopps über 60000ms ignorieren, da Red Flag usw.
Row Filter
E6Letztes Jahr Champ Pospro Fahrer bestimmen
Column Renamer
K2
Rank
E7Prev Champ Pos in Hauptdatenfluss integrieren
Joiner
K1
Sorter
K2
Rank
K3
Numeric Scorer
F3
GroupBy
K1
Sorter
Column Renamer
K3
Numeric Scorer
K2
Rank
K3
Numeric Scorer
K1
Sorter
F4
Joiner
F7
Moving Aggregator
F8
Lag Column
F5
Sorter
F6
Group Loop Start
A8Filter auf:raceId, year, round, circuitId, date
Column Filter
Joiner
K2
Rank
Filter auf:raceId, driverId, constructorId, grid, points, positionOrder
Column Filter
Row Splitter
K3
Numeric Scorer
F9
Loop End
Fahrer mit weniger als 3 Pitstops filtern, da sonst loop failed
GroupBy
K4-K7
K4-K7
K4-K7
B2Rank = Rennen absolviert
Rank
B3Rank -1 umcareer_races_before zu bestimmen
Math Formula
B4Berechnung für kumulierte Punkte vor diesem Rennen aus
Group Loop Start
K4-K7
B7Karriere Punkte vorher bestimmen
Math Formula
K8 Baseline 2026
Numeric Scorer
C1V6 Ära eingrenzen
Row Filter
K8quali gleich pos
Numeric Scorer
B5Gruppiert nicht
Moving Aggregator
K8champ pos eq pos
Numeric Scorer
B6
Loop End
D1
Column Filter
K8quali gleich pos
Numeric Scorer
D2Data Leakage vorbeugendurch round +1
Math Formula
K8 Baseline 2026
Numeric Scorer
C2Qualifiying in Daten einbindenLeft Inner Join beinhaltet fehlende Quali Einträge
Joiner
K8 Baseline Test 2025
Numeric Scorer
C3
Column Renamer
K8champ pos eq pos
Numeric Scorer
K8 Baseline Test 2025
Numeric Scorer
D4Left Join da Saison Anfangkein vorherriges Rennen hat
Joiner
D5Renndaten mit Standingskombinieren
Joiner
„(2026)"
Random Forest Predictor (Regression)
D3race id zu prev_race id
Column Renamer
„(2026)"
XGBoost Predictor (Regression)
D8Constructor Points and -1 anpassen
Column Renamer
K3„(2026)"
Numeric Scorer
D9
Math Formula
K1„(2026)"
Sorter
D6Standings auf -1 Round umbennen
Column Renamer
K4-K7
D7Daten mit Constructorkombinieren
Joiner
K2„(2026)"
Rank
E3Endstand Saison
Joiner
K3„(2026)"
Numeric Scorer
K1„(2026)"
Sorter
E1
Joiner
K4-K7
E2
GroupBy
K2„(2026)"
Rank
I1< 2023
Row Splitter
I2< 2024
Row Splitter
H1
Rule Engine
H2
Missing Value
Validation2024
Table View
K11
Scorer
Train2014-2023
Table View
I3< 2025
Row Splitter
K11
Scorer
K11
Scorer
K11
Scorer
K11
Scorer
Test 2025
Table View
Sonderfall 2026Laufende Saison
Table View
K11
Scorer
J1
Random Forest Learner (Regression)
J3
XGBoost Tree Ensemble Learner (Regression)
XGBoost Predictor (Regression)
Filter auf:raceId, driverId, position
Column Filter
Random Forest Predictor (Regression)
Random Forest Predictor (Regression)
Filter auf:raceId, driverId, milliseconds
Column Filter
Filter auf:driverId, dob
Column Filter
Filter auf:raceId, driverId, points, position, wins
Column Filter
XGBoost Predictor (Regression)
Filter auf:raceId, constructorId, points, position
Column Filter
Matching via raceID von races und results
Joiner
B1Daten chronologisch sortierenauf 2 Kategorien
Sorter
grid von stringzu int
String Manipulation

Nodes

Extensions

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