Para evitar o overfitting em modelos de aprendizado de máquina, existem várias técnicas que podem ser utilizadas. Vamos analisar as opções: a) Normalização - Essa técnica é utilizada para escalar os dados, mas não é especificamente voltada para evitar overfitting. b) Regularização - Esta técnica é projetada especificamente para penalizar modelos complexos, ajudando a evitar overfitting ao restringir a magnitude dos coeficientes do modelo. c) Aumento de Dados - Embora essa técnica ajude a melhorar a generalização do modelo, ela não é uma técnica de regularização em si. d) Seleção de Recursos - Essa técnica envolve escolher um subconjunto de variáveis relevantes, mas não é diretamente uma técnica de regularização. Dentre as opções, a técnica mais comumente utilizada para melhorar a performance de um modelo preditivo ao evitar overfitting é: b) Regularização.