1. 结果是 $\hat{L}(h_*,V)$ 对真实损失的无偏估计？

不，您已经进行了多次测量，每次测量都有一定的不确定性，并选择了最大值或最小值。

2. 如何使用 $\hat{L}(h_*,V)$ ?

在一般情况下，您不能。这将取决于模型在训练集上发生的过度拟合程度、cv 集的大小、使用的次数以及每次使用时模型的性能有多相似。cv 集中也存在抽样偏差，它与选择过程相互作用。

如果您在生产结束时需要无偏估计，通常会做一个训练/简历/测试拆分。cv 集用于模型选择，一旦你选择了一个模型，你就可以在测试集上估计它的损失——或其他关键指标。如果您希望它是一个无偏的度量，那么最少使用测试集而不是为了选择模型是很重要的。否则你会重复这个问题。

另一种对基于 cv 的指标保持信心的方法是使用 k 折交叉验证。一旦你使用了几次，在 k-fold 交叉验证中取度量的平均值仍然是有偏差的，但偏差会有所减少。您可以通过嵌套交叉验证进一步推进该想法，它允许您以一般方式（即使用相同的超参数）从更多数据中获得对模型性能的无偏估计。