資料滲漏

資料滲漏代表用來訓練機器學習演算法的資料包括您嘗試預測的資訊。這會導致訓練時的模型效能優於實際運作的效能，讓人誤信模型執行良好。瞭解如何識別並預防資料滲漏以取得更可靠的預測。

有兩種資料滲漏形式：

• 訓練集的一個或多個特徵可用來衍生您嘗試預測的目標變數。

• 訓練集的一個或多個特徵包括預測時不會知道的資訊。

在下表，欄 Stage 是您要預測的欄 Stage (Binary) 的重複欄。若在訓練資料集納入 Stage，我們會向預期結果提供答案，導致模型分數很高。

識別資料滲漏

若要識別資料滲漏，請考慮「您是否有與預期預測時間相同的記錄資訊？」或「記錄是否在 30 天後相同？」等問題。請記住，訓練資料集的所有資料必須與商務問題中的時間限制相關。

若您已訓練某個模型，可以在模型指標中尋找下列線索。

• 高分：分數很高嗎？例如，F1 分數是否高於 85？

• 特徵重要性：某個特徵是否比其他特徵更加重要？

• 鑑效組分數：鑑效組分數是否大幅高於交叉驗證分數？

表格顯示可能造成資料滲漏的常見特徵範例。

預防資料滲漏

預防資料滲漏的最佳方式是使用結構化架構，以取得良好的商務問題和資料集。如需詳細資訊，請參閱 定義機器學習問題。