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SL/aufgaben/workshop3/README.md

@@ -8,7 +8,7 @@ den in Workshop 2 erarbeiteten und konsolidierten Empfehlungen.
 - **Pipeline:** `src/prepare.py`
 
 Die Empfehlungen stammen aus der EDA in Workshop 2. Dieses README ist die
-einzige Quelle der Wahrheit für die anzuwendenden Transformationen, das
+einzige Quelle der Wahrheit für die anzuwendenden Transformationen — das
 ursprüngliche `WS_03_Empfehlungen.xlsx` muss nicht geöffnet werden.
 
 ## Aufgabenstellung
@@ -16,7 +16,7 @@ ursprüngliche `WS_03_Empfehlungen.xlsx` muss nicht geöffnet werden.
 Das Dataset wurde in Workshop 2 mit Sicht auf Machine Learning untersucht.
 Die daraus abgeleiteten Empfehlungen (siehe unten) werden hier in einer
 deterministischen Pipeline `CSV rein → CSV raus` implementiert. Es findet
-keine neue Exploration statt, die Entscheidungen sind bereits getroffen.
+keine neue Exploration statt — die Entscheidungen sind bereits getroffen.
 
 ## Drehbuch (Transformationsliste)
 
@@ -89,10 +89,60 @@ workshop3
 python src/prepare.py
 ```
 
-## Offene Punkte / Selbstcheck
+## Selbstcheck (geklärt)
 
-- [ ] `YearBuilt == 1196` verifizieren (vermutlich Tippfehler für 1996)
+- [x] `YearBuilt == 1196` verifiziert: nächster Wert ist 1830, Sprung von 634
-- [ ] NA-Spalten prüfen -> sind NAs in der Target-Variable `Price`?
+      Jahren, physikalisch unmöglich (Melbourne ~1835 gegründet) → Datenfehler,
-      (Falls ja: Zeilen entfernen statt Median einsetzen.)
+      eine Zeile entfernt.
-- [ ] Standardisieren bleibt hier aus -> relevant erst beim Training,
+- [x] NAs in Target `Price`? Nein — Spalte ist vollständig (18396 non-null).
-      und modellabhängig (Bäume brauchen es nicht).
+      Median-Imputation in E4 daher unkritisch.
+- [x] Standardisieren bleibt aus — modellabhängig, gehört ans Training, nicht in
+      die Aufbereitung (Bäume brauchen es nie).
+
+## Ergebnis
+
+- 18'393 Zeilen (von 18'396, −3 in 1.1), 24 Spalten
+- keine `object`-Spalten mehr -> alles numerisch (`int`, `float`, `bool`)
+- Output: `data/melb_data_prep.csv`
+
+Spaltenrechnung zur Kontrolle: 16 nach NA-Imputation → +8/−2 durch One-Hot (22)
+→ −1 `Date`/+3 Datumskomponenten (24).
+
+## Implementierungs-Notizen (Abweichungen von den Vorlagen)
+
+Bewusste Entscheidungen, die von `1.6 Implementation.ipynb` (Bank) bzw. der
+WS-03-Musterlösung abweichen:
+
+- **Reine `df -> df`-Funktionen statt `inplace=True`.** Jede Transformation
+  gibt einen neuen DataFrame zurück. Vermeidet `SettingWithCopyWarning` auf
+  Slices und ist Copy-on-Write-sicher (pandas 3.x). Pipeline-Struktur:
+  `df = e1(df); df = e2(df); …`.
+- **`.map({...})` statt `.replace([...], [...])`** beim Ordinal-Encoding von
+  `Type`. Vermeidet die Downcasting-`FutureWarning` und ist lesbarer
+  (Kategorie→Zahl direkt nebeneinander statt positionsabhängige Listen).
+- **`.fillna()` statt `SimpleImputer`** für die NA-Imputation. KISS — kein
+  sklearn-Objekt nötig, da hier keine spätere Inference auf neuen Daten
+  stattfindet (kein Bedarf, die Imputationswerte zu persistieren).
+- **Vektor-Operation `df.columns.str.replace(...)` statt `for`-Loop** beim
+  Bereinigen der Variablennamen.
+- **`+ 1` statt `+ min + 1`** beim Logarithmieren. Flächen sind nie negativ
+  (Minimum 0), daher reicht `+1`, um `log10(0)` zu vermeiden. `Landsize` hat
+  1942 Nullwerte (~10,5 %) — ohne `+1` wären das ebenso viele `-inf`.
+
+## Offene Punkte für ein echtes Projekt (hier bewusst nicht gemacht)
+
+Über das Drehbuch hinausgehende Überlegungen, fürs nächste Dataset:
+
+- **Zyklische Datums-Features.** `month` und `day_of_week` sind linear codiert
+  (Dez→Jan sieht als 12→1 wie ein grosser Sprung aus). Sauberer wäre eine
+  sin/cos-Zerlegung. Für baum-basierte Modelle irrelevant, für lineare relevant.
+- **NA-Anteil bei `BuildingArea` (58 %) und `YearBuilt` (51 %).** Median-Füllung
+  über die halbe Spalte drückt deren Varianz stark. Kandidat für „Variable
+  droppen" oder modellbasiertes Imputieren statt pauschalem Median.
+- **`CouncilArea`-Faktorisierung erzeugt Schein-Ordnung.** 33 nominale Levels
+  als 0..32 codiert — ein lineares Modell liest daraus eine Rangordnung, die
+  nicht existiert. Bewusster Trade-off gegen 33 One-Hot-Spalten. Für Bäume
+  unproblematisch.
+- **Produktionsform.** Für eine wiederverwendbare Pipeline (auch auf neuen
+  Daten) wäre `sklearn` `Pipeline` + `ColumnTransformer` die nächste Stufe —
+  löst zugleich das Persistenz-Problem der Imputations-/Skalierungswerte.

SL/aufgaben/workshop3/src/prepare.py

@@ -27,6 +27,7 @@ def inspect(df: pd.DataFrame) -> None:
 
 def e1_remove_observations(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
     """E1: Ausreisser und fehlerhafte Beobachtungen entfernen."""
+    df.info()
     before = len(df)
     df = df[df.Price < 8000000]  # nur Werte bis 8000000 berücksichtigen
     df = df[
@@ -134,6 +135,7 @@ def e41_construct(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
 def e42_clean_names(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
     """E4.2: Unerlaubte Zeichen in Spaltennamen durch _ ersetzen."""
     df.columns = df.columns.str.replace(r"[^a-zA-Z0-9_]", "_", regex=True)
+    df.info()
     return df
 
 if __name__ == "__main__":