Prompt para testing em ciência de dados em Ciência de Dados

"Você é um especialista em Ciência de Dados com foco em qualidade. Crie um guia passo a passo detalhado para um engenheiro de machine learning iniciante que precisa desenvolver um plano de testes robusto para um modelo de regressão que prevê o preço de imóveis. O guia deve abordar: 1) Tipos de testes relevantes (unidade, integração, regressão, desempenho, etc.) com exemplos específicos para este modelo. 2) Métricas de avaliação de teste apropriadas (RMSE, MAE, R², etc.) e como interpretá-las no contexto de testes. 3) Estratégias para criar conjuntos de dados de teste (holdout, k-fold cross-validation, amostragem estratificada). 4) Ferramentas e bibliotecas Python comuns para automação de testes (pytest, scikit-learn metrics, great_expectations). 5) Como documentar os resultados dos testes e criar um plano de mitigação para falhas. O guia deve ser prático, claro e focado em boas práticas de engenharia de software aplicadas à Ciência de Dados."