Para la clasificación, por lo que los resultados teóricos son entre cruz-la validación de la estimación de la precisión y la generalización de precisión?
Yo, particularmente, preguntando acerca de los resultados en un PAC-como el marco donde no se realizan suposiciones de que su función de clase contiene la "verdadera" función.
Me gustaría saber si hay teoremas de la forma: Si el leave-one-out cross validation tasa de errores es $\theta$ $N$ ejemplos, a continuación, su generalización de la tasa de error es inferior a $\theta+\varepsilon$ con una probabilidad de $f(\theta, \varepsilon, N)$.
Si es así, ¿cuáles son la general de la prueba técnicas para obtener de ellos? ¿Qué es el marco teórico?
Si totalmente general teorema es imposible, ¿qué condiciones adicionales, si los hubiere, permiten llegar a este tipo de conclusión?
