Vamos analisar as alternativas em relação ao objetivo da validação cruzada, que é estimar o erro de generalização de um modelo preditivo. a) O objetivo da validação cruzada é que haja uma união do banco de dados para a realização de testes. - Esta opção não reflete o conceito de validação cruzada, que envolve a divisão dos dados. b) O objetivo da validação cruzada é dividir sistematicamente o banco de dados em conjuntos de treinamento e testes. - Esta opção está correta, pois a validação cruzada realmente envolve a divisão dos dados em diferentes conjuntos para avaliar o desempenho do modelo. c) O objetivo da validação cruzada é validar as informações que foram analisadas no processo de modelo preditivo. - Embora a validação cruzada ajude a validar o modelo, essa descrição é muito vaga e não aborda a divisão dos dados. d) O objetivo da validação cruzada é separar o banco de dados das informações para realizar o pré-processamento. - Esta opção não é correta, pois a validação cruzada não se concentra no pré-processamento, mas sim na avaliação do modelo. e) O objetivo da validação cruzada é fazer reduções de erros para fazer o processo de conjuntos de treinamentos e testes. - Esta opção é confusa e não descreve corretamente o objetivo da validação cruzada. Portanto, a alternativa que melhor descreve o objetivo da validação cruzada é: b) O objetivo da validação cruzada é dividir sistematicamente o banco de dados em conjuntos de treinamento e testes.