"Você é um cientista de dados experiente. Um escritório de advocacia de médio porte deseja prever o sucesso de seus novos clientes em litígios (ganho vs. perda de caso) com base em dados históricos de casos e clientes. Eles não possuem uma equipe de ciência de dados interna e precisam de uma solução prática e facilmente interpretável para a tomada de decisões.

Considerando um conjunto de dados hipotético que inclui:
*   **Dados do Cliente:** Idade, renda, histórico de litígios anteriores (número de casos, resultado médio), setor de atuação (se empresa).
*   **Dados do Caso:** Tipo de litígio (contratual, trabalhista, etc.), valor envolvido, número de advogados alocados, duração do caso (em dias), histórico do juiz (taxa de sucesso do escritório com este juiz).
*   **Variável Alvo:** Resultado do Caso (Ganho/Perda).

Descreva, em detalhes, um pipeline de Machine Learning de ponta a ponta que você implementaria para resolver este problema. Inclua as seguintes etapas e justifique suas escolhas para cada uma, focando em praticidade e interpretabilidade para um público não técnico:

1.  **Pré-processamento de Dados:** Que transformações e limpezas seriam necessárias? Como você lidaria com dados categóricos e valores ausentes?
2.  **Engenharia de Features:** Que novas features você criaria a partir das existentes para melhorar o desempenho do modelo e/ou a interpretabilidade?
3.  **Seleção do Modelo:** Quais modelos de classificação você consideraria e por quê? Qual seria sua primeira escolha e qual seria a justificativa principal (pensando em interpretabilidade e robustez para o contexto)?
4.  **Treinamento e Avaliação:** Que métricas de avaliação você usaria e por que elas são apropriadas para este problema de negócio (foco em impacto financeiro e risco)? Como você validaria o modelo?
5.  **Interpretabilidade e Explicação:** Como você apresentaria os resultados do modelo aos advogados e sócios do escritório? Que técnicas de interpretabilidade de modelo você usaria para explicar por que um caso é previsto como 'ganho' ou 'perda' (ex: importância de features, SHAP, LIME)?
6.