A validação cruzada é uma técnica amplamente utilizada em aprendizado de máquina para avaliar o desempenho de um modelo. Ela envolve dividir o conjunto de dados em vários subconjuntos, permitindo que o modelo seja treinado em uma parte dos dados e testado em outra. Isso ajuda a garantir que o modelo generalize bem para dados não vistos. Analisando as alternativas: a) Um método para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados. - Isso se refere a técnicas como PCA, não à validação cruzada. b) Um método para ajustar hiperparâmetros do modelo de aprendizado. - Embora a validação cruzada possa ser usada nesse contexto, não é sua definição principal. c) Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo, dividindo os dados em vários subconjuntos de treinamento e teste. - Esta é a definição correta da validação cruzada. d) Uma técnica para selecionar as variáveis mais relevantes. - Isso se refere a seleção de características, não à validação cruzada. e) Um método para monitorar o tempo de execução do modelo. - Isso não está relacionado à validação cruzada. Portanto, a alternativa correta é: c) Uma técnica para avaliar o desempenho de um modelo, dividindo os dados em vários subconjuntos de treinamento e teste.