feat(ml): initialise le pipeline d'entrainement LightGBM (ADR 0005)

ml/enervision_ml/baseline.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+"""Baseline de persistance saisonniere, la barre a depasser pour justifier LightGBM.
+
+Predit la consommation de l'heure cible par celle de la meme heure, une semaine avant
+(`consumption_kwh_lag_168h`) : une consommation energetique horaire est dominee par le cycle
+hebdomadaire (jours ouvres contre week-end), donc ce naif-la est deja un concurrent serieux.
+"""
+
+import pandas as pd
+
+from enervision_ml.features import TARGET_COLUMN
+
+SEASONAL_LAG_COLUMN = f"{TARGET_COLUMN}_lag_168h"
+
+
+def seasonal_persistence_predictions(features: pd.DataFrame) -> pd.Series:
+    return features[SEASONAL_LAG_COLUMN]