您是否對優秀或接近優秀的模型表現不知所措？ 你的快樂被出賣了嗎？

簡而言之，當您要預測的信息直接或間接出現在訓練數據集中時，就會發生標簽泄漏或目標泄漏。 它會導致模型夸大其泛化誤差，并極大地提高了模型的性能，但模型對于任何實際應用都毫無用處。

數據泄漏如何發生

最簡單的示例是使用標簽本身訓練模型。 在實踐中，在數據收集和準備過程中無意中引入了目標變量的間接表示。 觸發結果的特征和目標變量的直接結果是在數據挖掘過程中收集的，因此在進行探索性數據分析時應手動識別它們。

數據泄漏的主要指標是“太好了，不能成為現實”模型。 由于該模型不是優秀模型，因此在預測期間最有可能表現不佳。

數據泄漏不僅可以通過訓練特征作為標簽的間接表示來實現。 也可能是因為來自驗證或測試數據的某些信息保留在訓練數據中，或者使用了來自將來的歷史記錄。

標簽泄漏問題的示例

通過此人關聯銀行賬號的特征來預測是否會開設銀行帳戶

在客戶流失預測問題中，事實證明，無論客戶是否流失，稱為“采訪者”的功能都是最好的指示。 模型表現不佳的原因是此“采訪者”是僅在客戶確認他們打算流失之后才分配調查人員。

如何應對標簽泄漏

1、刪除它們或添加噪音以引入可以平滑的隨機性

2、使用交叉驗證或確保使用驗證集在看不見的實例上測試模型。

3、使用管道處理而不是縮放或變換整個數據集。 當基于提供的整個數據集按比例縮小特征時，例如使用最小-最大縮放器，然后應用訓練和測試分割，縮放的測試集還包含來自縮放的訓練特征的信息，因為最小值和最小值 使用了整個數據集的最大值。 因此，始終建議使用管道來防止標簽泄漏。

4、根據保留數據測試模型并評估性能。 就基礎架構，時間和資源而言，這是最昂貴的方式，因為必須使用正確的方法再次執行整個過程。

總結

數據泄漏是最常見的一種錯誤和可能發生的特性工程，使用時間序列，數據集標簽，并巧妙地通過驗證信息訓練集。重要的是機器學習模型僅僅是接觸信息可用時的預測。因此，明智的做法是仔細挑選特性，在應用轉換之前分割數據，避免在驗證集上擬合轉換，并使用管道處理。
責編AJX