Em um projeto de análise preditiva no âmbito de um Tribunal do Trabalho, foi desenvolvido o código abaixo em Python para prever se UM processo será encerrado em até 6 meses (1) ou não (0), com base em atributos como número de audiências, tipo de ação e complexidade processual. Considere que este código será executado em condições ideais.

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

# Dataset com colunas como 'audiencias', 'tipo_acao', 'complexidade', 'encerramento_6m'
dados = pd.read_csv("processos.csv")

X = dados.drop("encerramento_6m", axis=1)
y = dados["encerramento_6m"]

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3, random_state=42)

modelo = RandomForestClassifier()
modelo.fit(X_train, y_train)
print(modelo.score(X_test, y_test))

Ao observar o código e os recursos de aprendizado de máquina utilizados, uma Analista afirmou que