A técnica de regularização na modelagem preditiva é utilizada principalmente para evitar que o modelo se ajuste demais aos dados de treinamento, o que é conhecido como overfitting. O overfitting ocorre quando um modelo é muito complexo e captura o ruído dos dados em vez de generalizar a partir deles. Analisando as alternativas: a) Aumentar a complexidade do modelo para melhor ajuste dos dados - Isso é o oposto do que a regularização faz, pois a regularização visa simplificar o modelo. b) Reduzir a variância do modelo e prevenir overfitting - Esta é a função principal da regularização, pois ajuda a criar um modelo que generaliza melhor para novos dados. c) Melhorar a interpretabilidade das variáveis independentes - Embora a regularização possa ajudar na interpretabilidade em alguns casos, essa não é sua função principal. d) Extender a quantidade de dados disponíveis para treinamento - A regularização não aumenta a quantidade de dados, mas sim ajusta o modelo para que ele não se torne excessivamente complexo. Portanto, a alternativa correta é: b) Reduzir a variância do modelo e prevenir overfitting.