I detta dokument presenteras en teori om fel vid korsvalideringstestning av algoritmer för att förutsäga verkligt värderade attribut. Teorin rättfärdigar påståendet att förutsägelse av verkligt värderade attribut kräver att man balanserar de motstridiga kraven på enkelhet och exakthet. Dessutom anger teorin exakt hur dessa motstridiga krav måste balanseras, för att minimera korsvalideringsfel. En allmän teori presenteras, sedan utvecklas den i detalj för linjär regression och exempelbaserat lärande.
Teorin om korsvalideringsfel för algoritmer som förutsäger boolean-värderade attribut, presenteras i Avsnitt 2, liknar teorin för real-värderade attribut REF, men det finns vissa skillnader.
A Theory of Cross-Validation Error
{'venue': 'Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, (1994), 6, 361-391', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}