数据泄露

数据泄漏意味着用于训练机器学习算法的数据包括您试图预测的信息。这可能会导致模型在训练中比在现实世界中表现得更好，从而对模型的表现产生错误的保证。了解如何识别和防止数据泄漏，以获得可靠的预测。

数据泄漏有两种形式：

• 当训练集中的一个或多个特征可用于导出您试图预测的目标变量时。

• 当训练集中的一个或多个特征包括在预测时未知的信息时。

在下表中，Stage 列是我们要预测的 Stage (Binary) 列的重复列。通过将 Stage 包含在训练数据集中，我们将为预期结果提供答案，从而为我们的模型带来高分。

识别数据泄漏

要识别数据泄漏，请考虑诸如“您在进行预测时是否具有相同的记录信息？”或“30 天后记录是否相同？”之类的问题。请记住，训练数据集中的所有数据都必须与业务问题中的时间限制相关。

当您训练了一个模型后，可以在模型度量中查找以下线索。

• 高分：分数真的高吗？例如，F1 成绩是否超过 85 分？

• 特征重要性：一个特征是否比其他特征重要得多？

• 保持分数：保持分数是否远低于交叉验证分数？

下表显示了可能导致数据泄漏的常见特征示例。

防止数据泄漏

防止数据泄漏的最佳方法是使用结构化框架来获得良好的业务问题和数据集。有关更多信息，请参阅定义机器学习问题。