Overfitting, ou sobreajuste, ocorre quando um modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, capturando até mesmo o ruído e as flutuações aleatórias, o que resulta em um desempenho ruim em novos dados. Analisando as alternativas: A) Quando o modelo não consegue explicar adequadamente a variabilidade dos dados. - Isso se refere a um modelo que não se ajusta bem, o que é o oposto de overfitting. B) Quando o modelo se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas falha em fazer boas previsões em novos dados. - Esta é a definição correta de overfitting. C) Quando o modelo subestima os coeficientes das variáveis independentes. - Isso não é uma definição de overfitting. D) Quando o modelo não considera a variável dependente no processo de modelagem. - Isso não se relaciona com overfitting. E) Quando o modelo apresenta uma relação linear aproximada entre as variáveis independentes. - Isso não é uma definição de overfitting. Portanto, a alternativa correta é: B) Quando o modelo se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas falha em fazer boas previsões em novos dados.