Overfitting, ou sobreajuste, ocorre quando um modelo, como uma árvore de decisão, se adapta excessivamente aos dados de treinamento, capturando até mesmo o ruído e as flutuações aleatórias desses dados. Isso resulta em um modelo que tem um desempenho excelente nos dados de treinamento, mas que falha em generalizar para novos dados, como os dados de teste. Analisando as alternativas: a) Quando a árvore de decisão é muito simples e não captura as nuances dos dados. - Isso descreve underfitting, não overfitting. b) Quando a árvore de decisão é muito complexa e se adapta excessivamente aos dados de treinamento. - Esta é a definição correta de overfitting. c) Quando a árvore de decisão é incapaz de generalizar para dados de teste. - Embora isso seja uma consequência do overfitting, não é a definição direta. d) Quando a árvore de decisão realiza previsões aleatórias. - Isso não descreve overfitting. Portanto, a alternativa correta é: b) Quando a árvore de decisão é muito complexa e se adapta excessivamente aos dados de treinamento.