K-кратный компромисс и компромисс между отклонениями: дисперсия = 0
При выполнении перекрестной проверки в k-кратном порядке, при разделении полного набора данных для каждого фолда, мне кажется, что член дисперсии в компромиссе смещения дисперсии в уравнении (7.9) в Элементах статистического обучения Hastie et al., E(f^(x0)−Ef^(x0)), всегда будет нулем. Прогноз в данной точке, x0, выполняется только один раз, когда эта точка находится в тестовом наборе. С K-кратной перекрестной проверкой данная точка находится в тестовом наборе только один раз.
Если это правильно, не имеет смысла вычислять условия компромисса смещения дисперсии, когда используется k-кратное значение. Правильно ли мое рассуждение здесь?