fix: MLXFilter fit/predict에 nan-safe 정규화 적용 (nanmean + nan_to_num)

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tests/test_mlx_filter.py

@@ -65,6 +65,31 @@ def test_mlx_filter_fit_and_predict():
     assert np.all((proba >= 0.0) & (proba <= 1.0))
 
 
+def test_fit_with_nan_features():
+    """oi_change 피처에 nan이 포함된 경우 학습이 정상 완료되어야 한다."""
+    import numpy as np
+    import pandas as pd
+    from src.mlx_filter import MLXFilter
+    from src.ml_features import FEATURE_COLS
+
+    n = 300
+    np.random.seed(42)
+    X = pd.DataFrame(
+        np.random.randn(n, len(FEATURE_COLS)).astype(np.float32),
+        columns=FEATURE_COLS,
+    )
+    # oi_change 앞 절반을 nan으로
+    X["oi_change"] = np.where(np.arange(n) < n // 2, np.nan, X["oi_change"])
+    y = pd.Series((np.random.rand(n) > 0.5).astype(np.float32))
+
+    model = MLXFilter(input_dim=len(FEATURE_COLS), hidden_dim=32, epochs=3)
+    model.fit(X, y)  # nan 있어도 예외 없이 완료되어야 함
+
+    proba = model.predict_proba(X)
+    assert not np.any(np.isnan(proba)), "예측 확률에 nan이 없어야 함"
+    assert proba.min() >= 0.0 and proba.max() <= 1.0
+
+
 def test_mlx_filter_save_load(tmp_path):
     """저장 후 로드한 모델이 동일한 예측값을 반환해야 한다."""
     from src.mlx_filter import MLXFilter