PaPP v2: Fase 3 - architettura classificatore extra-rendimento (walk-forward + OOS)

Co-Authored-By: Devin AI <158243242+devin-ai-integration[bot]@users.noreply.github.com>

PaPP v2/Modello/src/features.py

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+"""Feature engineering: costruisce la matrice X dalle colonne di contesto.
+
+Le feature sono SOLO informazioni note al momento dell'incrocio (nessun esito
+futuro). Categoriche e numeriche sono gestite da un ColumnTransformer
+(one-hot per le categoriche, passthrough per le numeriche) per restare
+compatibili con l'export ONNX della Fase 4.
+"""
+from __future__ import annotations
+import pandas as pd
+from sklearn.compose import ColumnTransformer
+from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
+from sklearn.impute import SimpleImputer
+from sklearn.pipeline import Pipeline
+
+
+def build_preprocessor(num_cols: list[str], cat_cols: list[str]) -> ColumnTransformer:
+    num = Pipeline([("impute", SimpleImputer(strategy="median"))])
+    cat = Pipeline([
+        ("impute", SimpleImputer(strategy="most_frequent")),
+        ("oh", OneHotEncoder(handle_unknown="ignore", sparse_output=False)),
+    ])
+    return ColumnTransformer([
+        ("num", num, num_cols),
+        ("cat", cat, cat_cols),
+    ])
+
+
+def select_xy(df: pd.DataFrame, num_cols: list[str], cat_cols: list[str]):
+    cols = num_cols + cat_cols
+    X = df[cols].copy()
+    for c in cat_cols:
+        X[c] = X[c].astype(str)
+    return X