Um Advogado deseja aplicar uma técnica de Machine Learning p...

A alternativa correta é a Alternativa B - Logistic Regression.

Vamos entender o tema central da questão: o uso de Machine Learning para prever decisões judiciais com base em dados. Esse contexto exige o conhecimento de técnicas de classificação binária, já que o resultado será uma decisão favorável ou desfavorável.

A Regressão Logística é um modelo estatístico usado para prever a probabilidade de um resultado binário com base em uma ou mais variáveis explanatórias. É muito eficaz quando temos duas classes a predizer, o que é o caso nesta questão, onde a previsão é sobre uma decisão judicial ser favorável ou não.

De acordo com a documentação do scikit-learn, a regressão logística é ideal para problemas de classificação como este, onde interpretamos o output como a probabilidade de uma amostra pertencer a uma classe específica. Assim, essa técnica permite calcular a probabilidade de a decisão judicial ser favorável com base nas variáveis fornecidas.

Vamos analisar as alternativas incorretas:

Alternativa A - Convolutional Neural Network (CNN): CNNs são redes neurais profundas usadas principalmente para processamento de imagens e reconhecimento visual. Elas não são adequadas para dados tabulares ou textuais como os mencionados na questão.

Alternativa C - K-Means Clustering: Este é um algoritmo de agrupamento (clustering) que separa dados em grupos sem precisar de supervisão. Não é adequado para prever probabilidades binárias, pois não trata de classificação.

Alternativa D - Support Vector Machines (SVM) for regression: SVMs são poderosas para classificação, mas a questão especifica "for regression", que é usado para prever valores contínuos, não binários.

Alternativa E - Autoencoders: Autoencoders são redes neurais usadas principalmente para compressão de dados e redução de dimensionalidade, não para classificação de dados binários.

A escolha da técnica correta para um problema de Machine Learning é crucial para obter resultados eficazes. Com essa análise, você pode entender melhor que a Regressão Logística é a técnica mais apropriada para prever a probabilidade de um resultado binário com base em variáveis contextuais.

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A regressão logística estima a probabilidade de ocorrência de um evento com base em um determinado conjunto de dados de variáveis independentes, frequentemente é usada para classificação e análise preditiva.