No trecho de código apresentado, identifiquei alguns problemas relacionados à estrutura, clareza e boas práticas de programação. Embora ele funcione, está longe do ideal em termos de legibilidade, manutenibilidade e padronização. Abaixo comento os principais pontos que precisam ser corrigidos:
o nome da função está fora do padrão. o correto seria usar snake_case, então ao invés de modeloRegressão, o ideal seria modelo_regressao.
a função está fazendo muitas coisas ao mesmo tempo. ela prepara os dados, treina o modelo, faz previsões e imprime um relatório. isso quebra o princípio da responsabilidade única. o ideal seria dividir isso em funções menores.
os nomes das variáveis são pouco descritivos. usar letras como m e p não ajuda quem vai ler o código depois. seria melhor usar nomes como modelo e previsoes, por exemplo.
não há nenhum tipo de tratamento de erro, validação dos dados ou checagem se os pacotes necessários estão disponíveis. isso pode quebrar o código com facilidade em outro contexto.
não tem nenhuma docstring explicando o que a função faz, quais são os parâmetros esperados e o que ela retorna. isso prejudica muito a documentação do projeto e a comunicação entre os membros da equipe.
o print dentro da função pode não ser a melhor abordagem. seria mais interessante retornar os dados (como o relatório de classificação) e deixar a responsabilidade de exibir o resultado para outra parte do código.
o código usa train_test_split e LogisticRegression, mas essas bibliotecas não estão importadas no trecho mostrado. pode parecer óbvio, mas isso pode gerar erro se o código for executado isoladamente.
Esses pontos mostram que o código está muito acoplado e difícil de manter. O ideal seria aplicar modularização, boas práticas de nomenclatura e adicionar docstrings para cada função criada. Isso deixaria o código mais limpo, reutilizável e mais fácil de entender para qualquer pessoa da equipe.