Scrivi funzioni per normalizzazione, scaling e one-hot encoding usando metodi numpy e pandas. Confronta le prestazioni con loop Python naïve e registra le differenze di timing. Assicurati che le funzioni accettino dataframe e array numpy per rimanere flessibili. Aggiungi asserzioni per range attesi e conteggi di caratteristiche per rilevare drift dei dati. Salva esempi che dimostrano uso e output per riferimento successivo. Vedi spiegazione ed esempi per pattern di implementazione comuni.

Introduci semplici controlli di asserzione e istruzioni di logging nelle tue funzioni pipeline. Esegui la pipeline su casi limite e documenta eventuali fallimenti e correzioni. Questa pratica riduce sorprese durante l'addestramento del modello e aiuta il debug. Mantieni i test piccoli e focalizzati ed eseguili prima di confermare modifiche. Memorizza log con timestamp per riproducibilità degli esperimenti. Fai riferimento agli esempi per snippet di test e pattern di logging.