Vamos analisar cada uma das opções para identificar a alternativa correta sobre a capacidade de generalização em modelos de Machine Learning: Opção A: "Overfitting é um fenômeno em que os dados de treinamento ficam subajustados ao modelo induzido." - Incorreta. Overfitting refere-se ao superajustamento, não ao subajustamento. Opção B: "No modelo induzido, os dados de treinamento podem ser passados com a configuração de underfitting, ocasionando subajustamento." - Incorreta. Underfitting é um problema diferente e não é uma configuração dos dados de treinamento. Opção C: "O viés de representação prejudica o processo de aprendizagem e impede que os dados sejam perfeitamente ajustados ao modelo." - Parcialmente correta, mas não aborda diretamente o conceito de overfitting ou underfitting. Opção D: "Overfitting é um fenômeno em que acontece superajustamento do modelo aos dados de treinamento." - Correta. Esta definição está correta e descreve precisamente o que é overfitting. Opção E: "O modelo induzido pelo método pode sofrer com underfitting, que é um comportamento do modelo em que os dados ficam sobreajustados." - Incorreta. Underfitting é o oposto de sobreajustamento. Portanto, a alternativa correta é: Opção D: Overfitting é um fenômeno em que acontece superajustamento do modelo aos dados de treinamento.