Байесовская, MDL или ML интерпретация перекрестной проверки?

Есть ли известная байесовская, ML или MDL интерпретация перекрестной проверки? Могу ли я интерпретировать перекрестную проверку как выполнение правильного обновления специально созданного ранее?

Перекрестная проверка направлена ​​на непредвзятую оценку риска (так называемая ошибка теста или ошибка прогноза). В случае, если ваша функция потерь минус (логическая) логарифмическая вероятность, тогда перекрестная проверка вернет ожидаемую логарифмическую вероятность вашей модели. То же самое верно, если ваша функция потерь имеет байесовскую мотивацию.

MDL также нацелен на объективную оценку риска. Таким образом, это аналитический подход к тому, что CV делает в вычислительном отношении.

См. Раздел 7.2 « Элементы статистического обучения» .