Machine Learning Aplicado com Scikit-learn: Uma Abordagem Técnica

O desenvolvimento de soluções preditivas com machine learning exige domínio de bibliotecas especializadas, capazes de implementar algoritmos estatísticos com performance e robustez. Entre as mais consolidadas no ecossistema Python está o Scikit-learn, biblioteca que abstrai os principais algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, integrando ferramentas de validação cruzada, feature engineering e pipelines de produção.

1. Importação e Estrutura do Ambiente

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

Essa estrutura mínima define a base para modelos supervisionados. O pandas gerencia os dados; train_test_split realiza a divisão entre treino e teste; RandomForestClassifier é o modelo escolhido; e classification_report gera métricas de avaliação.

2. Pipeline Padrão: Treinamento Supervisionado

# Leitura do dataset
df = pd.read_csv('dados.csv')

# Seleção de variáveis
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# Divisão entre treino e teste
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Instanciamento e treinamento
modelo = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)
modelo.fit(X_train, y_train)

# Avaliação
y_pred = modelo.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

O modelo resultante é um classificador baseado em florestas aleatórias, robusto contra overfitting e eficaz em tarefas com variáveis mistas. A avaliação retorna métricas como precisão, recall e F1-score, essenciais para diagnóstico da performance.

3. Aplicação Real: Classificação de Sentenças Jurídicas

Em projetos jurídicos, esse pipeline pode ser aplicado para prever o resultado de ações judiciais (por exemplo: procedente ou improcedente) com base em variáveis estruturadas — tipo de ação, comarca, juiz, valor da causa, tempo de tramitação, etc.

Pré-processamento típico para esse caso inclui:

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline

# Pipeline de transformação
preprocessador = ColumnTransformer(transformers=[
  ('cat', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), ['comarca', 'juiz']),
  # outras transformações podem ser adicionadas aqui
])

pipeline = Pipeline(steps=[
  ('preprocessamento', preprocessador),
  ('modelo', RandomForestClassifier(n_estimators=100))
])

pipeline.fit(X_train, y_train)

Essa estrutura permite integração em ambientes produtivos com deployment via API, exportação com joblib, e inserção em serviços como Azure Machine Learning, AWS SageMaker ou Google Vertex AI.

4. Observações Técnicas Finais

A validação cruzada (cross_val_score) é recomendada para maior robustez estatística.
A análise de importância de variáveis (.feature_importances_) fornece insights interpretáveis.
Métricas adicionais, como matriz de confusão, AUC-ROC e curva de aprendizado, devem ser aplicadas conforme a natureza do problema.