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Douvras Enterprise Failure Classifier

Classificador leve e reproduzível para triagem de modos de falha em trajetórias de assistentes empresariais. O modelo é uma implementação transparente de Multinomial Naive Bayes com tokens de palavras e bigramas, sem dependências externas e sem pesos de um LLM.

Resultado no split congelado

Split	Acurácia	Baseline majoritário
validation (12)	0,9167	0,2500
test (24)	1,0000	0,2500

O teste contém tarefas nunca vistas no treino. Como todos os exemplos são sintéticos e paramétricos, esses números demonstram apenas reprodução no corpus; não são uma estimativa de desempenho em tráfego real.

Uso

python predict.py "Tarefa: ... Trajetória observada: ..."

O classificador deve ser usado como triagem e explicação inicial. A decisão final continua sendo do grader determinístico ou de uma revisão humana. Ele não executa ferramentas, não envia mensagens, não acessa dados externos e não autoriza ações.

Treino e proveniência

• dataset: dougdotcon/douvras-failure-atlas (train split somente);
• algoritmo: Multinomial Naive Bayes, Laplace smoothing, unigramas + bigramas;
• sem aleatoriedade, CPU, dependências padrão do Python;
• model.json contém vocabulário, contagens, métricas e manifesto de treino;
• o conjunto validation orientou apenas a medição e o test permaneceu congelado.

Licença Apache-2.0 para os arquivos originais deste repositório. O dataset e os dados sintéticos mantêm a licença CC BY 4.0 declarada no repositório de dataset.