A técnica de Cross-Validation (validação cruzada) é utilizada principalmente para avaliar a capacidade de generalização de um modelo de aprendizado de máquina. Ela envolve dividir o conjunto de dados em diferentes subconjuntos, permitindo que o modelo seja treinado em uma parte dos dados e testado em outra, o que ajuda a verificar como o modelo se comporta em dados não vistos. Analisando as alternativas: a) Reduzir o número de variáveis no modelo - Isso não é o objetivo da validação cruzada. b) Testar o desempenho do modelo apenas em dados de teste - A validação cruzada utiliza múltiplos subconjuntos, não apenas um conjunto de teste. c) Validar o modelo em diferentes subconjuntos dos dados para avaliar sua generalização - Esta é a definição correta da validação cruzada. d) Ajustar os pesos do modelo - Isso se refere ao treinamento do modelo, não à validação. e) Melhorar a visualização dos dados de entrada - Isso não está relacionado à validação cruzada. Portanto, a alternativa correta é: c) Validar o modelo em diferentes subconjuntos dos dados para avaliar sua generalização.