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<!-- titel -->
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Analyse
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<!-- art -->
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kern
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<!-- ziel -->
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Erzeugt ein trainiertes Modell aus Matchdaten und wertet dessen Vorhersagequalität aus
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<!-- regeln -->
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- Static-Daten sind Grundlage für alle weiteren Schritte
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- Spearman-Korrelation misst Vorhersagequalität
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- Holdout-Matches werden nicht zum Training genutzt
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- Refresh führt alle Schritte sequenziell aus
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- fetch-static lädt Community-Dragon-Daten herunter
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- crawl lädt bis zu 200 neue Matches pro Lauf
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- autoplay führt Spiele mit Policy aus Standard: econ
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- autoplay führt 200 Spiele aus Standard
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- refresh führt crawl extract build-artifact und calibrate aus
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<!-- funktion -->
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Analysedaten generieren
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<!-- ziel -->
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Erstellt eine Analysedatei aus gelernten Spieldaten und statischen Daten
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<!-- regeln -->
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- Ausgabe ist eine einzelne JSON-Datei
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- Analyse enthält gelernte Statistiken pro Set
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- Dateipfad wird ausgegeben
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<!-- testen -->
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- tft build-artifact ausführen
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- artifact.json prüfen
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- boards_learned_from enthält Anzahl
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<!-- funktion -->
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Endboards erfassen
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<!-- ziel -->
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Extrahiert gespielte Boards aus Rohdaten der Datenbank für die Modellierung
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<!-- regeln -->
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- Ein Aufruf pro Set
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- Unbekannte IDs werden gezählt ausgegeben
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- Erfolgsmeldung bei vollständiger Auflösung
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- Kenntnis der Datenbankverbindung vorausgesetzt
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<!-- testen -->
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- tft extract ausführen
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- Anzahl extrahierter Endboards prüfen
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- Unbekannte IDs: Ausgabe vorhanden
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- Alle IDs aufgelöst: Erfolgsmeldung vorhanden
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<!-- funktion -->
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Platzierungen testen
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<!-- ziel -->
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Validierung der Prognosequalität des Modells anhand realer Platzierungen
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<!-- regeln -->
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- Nur Holdout-Matches werden ausgewertet
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- Vergleicht vorhergesagte Platzierung mit tatsächlicher Platzierung
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- Ausgabe: Anzahl Holdout-Matches und Spearman-Korrelation
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- Lädt aktuelles Artifact für das aktive Set
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<!-- testen -->
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- CLI: tft calibrate ausführen
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- Ausgabe enthält holdout matches und spearman
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- Spearman-Wert zwischen -1 und 1
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