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Step_​31_​Model_​anwenden_​einzelne_​Station_​V1.7

ML-Model auf eine Einzelne Aktuelle-Preise-Station anwenden und testen.

Bereitstellen der Daten zum ML-Model lernen nach Vorgabe ML-lernen und Anwenden aktuelle Preise mit zusatzdaten wie Ferienoder Bundesland anreichern Bereitstellen der Daten aus Aktuelle-Preise_CSV Ergebnis beschreiben und speichern Kraftstoffart hinzugefügtDaten von 04/2024bereitstellenLernenModelanwendenAktuelle-PreiseeinlesenBalast ausfilternaus den PreiseneineEmpfehlung machendupausfilternFerien, Post-Code usw.joinenAusfiltern der passendenStationin Tabelle schreibenTest-Stationauswählen String Manipulation Datum & Zeit auftrennenund einfügen Feriendatenbereitstellen mit Ferienerweitern Datenbereitstellung Gradient Boosted TreesLearner (Regression) Gradient Boosted TreesPredictor (Regression) CSV Reader Column Filter Rule Engine DuplicateRow Filter Joiner ReferenceRow Filter für das ML die optimalen Paramterfinden für die vorgegebene Station Table to HTML Row Filter Bereitstellen der Daten zum ML-Model lernen nach Vorgabe ML-lernen und Anwenden aktuelle Preise mit zusatzdaten wie Ferienoder Bundesland anreichern Bereitstellen der Daten aus Aktuelle-Preise_CSV Ergebnis beschreiben und speichern Kraftstoffart hinzugefügtDaten von 04/2024bereitstellenLernenModelanwendenAktuelle-PreiseeinlesenBalast ausfilternaus den PreiseneineEmpfehlung machendupausfilternFerien, Post-Code usw.joinenAusfiltern der passendenStationin Tabelle schreibenTest-StationauswählenString Manipulation Datum & Zeit auftrennenund einfügen Feriendatenbereitstellen mit Ferienerweitern Datenbereitstellung Gradient Boosted TreesLearner (Regression) Gradient Boosted TreesPredictor (Regression) CSV Reader Column Filter Rule Engine DuplicateRow Filter Joiner ReferenceRow Filter für das ML die optimalen Paramterfinden für die vorgegebene Station Table to HTML Row Filter

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