"Como um Engenheiro de IA, crie um guia prático e detalhado (com exemplos de código Python) para documentar a fase de 'Treinamento e Validação' de um modelo de Machine Learning, focando em métricas de desempenho (accuracy, precision, recall, F1-score, AUC-ROC), hiperparâmetros ajustados, estratégias de validação cruzada e o rationale por trás das escolhas arquitetônicas do modelo. O guia deve ser claro o suficiente para ser compreendido por um engenheiro júnior e completo o suficiente para servir como referência para auditorias futuras."