A validação cruzada (cross-validation) é uma técnica amplamente utilizada em aprendizado de máquina para avaliar o desempenho de um modelo. Ela envolve particionar o conjunto de dados em diferentes subconjuntos, permitindo que o modelo seja treinado em um subconjunto e testado em outro, ajudando a garantir que o modelo generalize bem para dados não vistos. Analisando as opções: a) Um método para normalizar dados - Isso não é correto, pois normalização é um processo diferente. b) Uma técnica para particionar dados e avaliar o desempenho de um modelo - Esta é a definição correta de cross-validation. c) Uma forma de balancear classes no conjunto de dados - Isso se refere a técnicas de balanceamento, não a validação cruzada. d) Um algoritmo para criar árvores de decisão - Isso não é correto, pois cross-validation não é um algoritmo, mas uma técnica de avaliação. e) Um método de análise de séries temporais - Isso não se aplica diretamente à definição de cross-validation. Portanto, a alternativa correta é: b) Uma técnica para particionar dados e avaliar o desempenho de um modelo.