O método train-test split é uma técnica fundamental em aprendizado de máquina que consiste em dividir um conjunto de dados em dois subconjuntos: um para treinamento do modelo e outro para teste do modelo. Isso permite avaliar a performance do modelo em dados que não foram utilizados durante o treinamento, ajudando a evitar o overfitting. Analisando as alternativas: a) Uma técnica para lidar com overfitting - Embora o método ajude a evitar overfitting, essa não é a definição principal do train-test split. b) Uma forma de dividir os dados em subconjuntos para treinamento e validação - Esta é a definição correta do método, pois ele realmente divide os dados em subconjuntos para treinamento e teste. c) Um algoritmo para árvores de decisão - Isso não é correto, pois o train-test split não é um algoritmo, mas sim uma técnica de divisão de dados. d) Uma abordagem para criar gráficos de dispersão - Isso não está relacionado ao método train-test split. e) Um método para extrair variáveis categóricas - Isso também não é correto, pois não se refere ao método de divisão de dados. Portanto, a alternativa correta é: b) Uma forma de dividir os dados em subconjuntos para treinamento e validação.