A necessidade de uma análise preditiva assertiva aliada a interpretação das causas de seu resultado é um dos desafios encontrados nas metodologias de aprendizado de máquina. No mesmo sentido, a metodologia de Redes Bayesianas se propõe a ser uma ferramenta de investigação causal e é amplamente utilizada não somente para essa como para outras tarefas. Nesse contexto, este artigo busca, por meio da combinação de algoritmos de estimação de estrutura de Redes Bayesianas, encontrar uma arquitetura preditiva e interpretável para proporção de falhas em talhões de plantio de cana-de-açúcar. Para tanto, propõe um procedimento híbrido denominado {\it scoring and restrict} e verifica sua adequabilidade em dados simulados e reais. Os resultados indicam que a estratégia adotada reflete em aumento das medidas performance e de possibilidade de interpretação.