Vamos analisar as alternativas sobre o que é Cross-Validation em problemas de aprendizado supervisionado: a) Uma técnica de redução de dimensionalidade. - Incorreto. Cross-Validation não é uma técnica de redução de dimensionalidade. b) Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo dividindo os dados em várias partes. - Correto. Cross-Validation é uma técnica que envolve dividir os dados em várias partes (ou "folds") para avaliar o desempenho do modelo de forma mais robusta. c) Uma técnica de pré-processamento de dados. - Incorreto. Cross-Validation não é uma técnica de pré-processamento, mas sim uma técnica de avaliação. d) Uma técnica para melhorar a acurácia do modelo ajustando os hiperparâmetros. - Incorreto. Embora Cross-Validation possa ser usada em conjunto com ajuste de hiperparâmetros, ela em si não é uma técnica para melhorar a acurácia. e) Uma técnica para calcular o erro absoluto do modelo. - Incorreto. Cross-Validation não é especificamente uma técnica para calcular erro absoluto, mas sim para avaliar o desempenho do modelo. Portanto, a alternativa correta é: b) Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo dividindo os dados em várias partes.