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

ml/enervision_ml/metrics.py

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+"""Metriques de regression partagees entre le modele et la baseline."""
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+from sklearn.metrics import mean_absolute_error, root_mean_squared_error
+
+
+def regression_metrics(y_true: pd.Series, y_pred: pd.Series) -> dict[str, float]:
+    """MAE, RMSE et MAPE (en %), sur les paires non nulles des deux series."""
+    valides = y_true.notna() & y_pred.notna()
+    reel = y_true[valides]
+    predit = y_pred[valides]
+
+    # MAPE diverge a consommation nulle : les mesures a zero (site a l'arret) sont exclues de ce
+    # seul ratio, pas des autres metriques.
+    non_nul = reel != 0
+    mape = float(np.mean(np.abs((reel[non_nul] - predit[non_nul]) / reel[non_nul])) * 100)
+
+    return {
+        "mae": float(mean_absolute_error(reel, predit)),
+        "rmse": float(root_mean_squared_error(reel, predit)),
+        "mape": mape,
+        "n_observations": int(valides.sum()),
+    }