diff --git a/Insurance/Predicting mental illness for health insurance/Notebook.ipynb b/Insurance/Predicting mental illness for health insurance/notebook.ipynb
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index f4769a71d929d3b86d8bdf0c1d809577c367def4..31f19e87a69e3fab1804fe5c8260280e8b60ba7d 100644
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+++ b/Insurance/Predicting mental illness for health insurance/notebook.ipynb	
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     "# 1. Business Understanding\n",
     "Das weltweit agierende Versicherungsunternehmen New York Life Insurance Company\n",
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-    "## .5 Clean the data"
+    "## 3.5 Clean the data"
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+    "Für die Modellerstellung werden der Random Forest, die logistische Regression und der Entscheidungsbaum eingesetzt. Der Random Forest kombiniert mehrere Entscheidungsbäume für robuste Vorhersagen. Die logistische Regression schätzt Wahrscheinlichkeiten, besonders bei binären Klassifikationen. Der Entscheidungsbaum trifft systematisch Entscheidungen basierend auf Attributen. Diese Vielfalt an Modellen ermöglicht eine umfassende Analyse der Daten."
+   ]
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-    "Diese Codezeileyen führen einen Decision TreeClassifier-Algorithmus aus, um eine trainierte Datenmenge in X_train und y_train für das Modelling zu verwenden. Der Tree.fit()-Parameter wird verwendet, um ein Model zu trainieren, und dann wird das Modell verwendet, um die trainierten Daten zu testen und ihre Leistung zu melden. Die tree.predict()-Methode wird verwendet, um die Prognose des Modells für die Testdaten zu erhalten. Der Classification_report()-Parameter wird verwendet, um die Leistung des Modells in den trainierten und getesteten Daten anzuzeigen."
+    "Diese führen einen Decision TreeClassifier-Algorithmus aus, um eine trainierte Datenmenge in X_train und y_train für das Modelling zu verwenden. Der Tree.fit()-Parameter wird verwendet, um ein Model zu trainieren, und dann wird das Modell verwendet, um die trainierten Daten zu testen und ihre Leistung zu melden. Die tree.predict()-Methode wird verwendet, um die Prognose des Modells für die Testdaten zu erhalten. Der Classification_report()-Parameter wird verwendet, um die Leistung des Modells in den trainierten und getesteten Daten anzuzeigen."
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   "branche": "Finanzwirtschaft",
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-    "teaser": "Die New York Life Insurance Company, ein globales Versicherungsunternehmen, erwägt eine Erweiterung des Geschäftsmodells, um zukünftig nicht nur körperliche, sondern auch psychische Erkrankungen zu versichern.",
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+  "teaser": "Die New York Life Insurance Company, ein globales Versicherungsunternehmen, erwägt eine Erweiterung des Geschäftsmodells, um zukünftig nicht nur körperliche, sondern auch psychische Erkrankungen zu versichern.",
+  "title": "Notebook zur Vorhersage von psychischen Erkrankungen für die Krankenkasse"
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