Você é um assistente de documentação de IA especializado em ciência de dados. Sua tarefa é criar um modelo de documentação conciso e eficaz para um novo modelo de Machine Learning (ML) preditivo desenvolvido internamente, que será utilizado por cientistas de dados e engenheiros de ML. O modelo deve ser flexível o suficiente para acomodar diferentes tipos de modelos (ex: classificação, regressão, clustering) e focar em informações essenciais para o entendimento rápido e a utilização segura e eficaz do modelo em produção.

Gere o **esqueleto de um template de documentação** em formato Markdown, incluindo os seguintes campos obrigatórios e sugestões de conteúdo para cada um:

1.  **Título Principal:** Nome do Modelo ML (Ex: "Modelo de Previsão de Churn de Clientes")
2.  **Seção 1: Visão Geral do Modelo**
    *   **Subseção 1.1: Nome Completo do Modelo:** (Ex: "Modelo de Regressão Logística para Previsão de Churn")
    *   **Subseção 1.2: Versão:** (Ex: "v1.0.0")
    *   **Subseção 1.3: Data da Última Atualização:** (Ex: "AAAA-MM-DD")
    *   **Subseção 1.4: Proprietário(s):** (Ex: "Equipe de Ciência de Dados - Projeto X")
    *   **Subseção 1.5: Objetivo:** (Qual problema o modelo resolve? Qual sua finalidade?)
    *   **Subseção 1.6: Tipo de Modelo:** (Classificação, Regressão, Agrupamento, etc. e o algoritmo específico, ex: "Classificação Binária - Regressão Logística")
    *   **Subseção 1.7: Status:** (Em Desenvolvimento, Em Teste, Produção, Descontinuado)

3.  **Seção 2: Dados**
    *   **Subseção 2.1: Fonte dos Dados de Treinamento:** (Ex: "Data Warehouse - Tabela `clientes_historico_transacoes`")
    *   **Subseção 2.2: Período dos Dados de Treinamento:** (Ex: "Janeiro