训练和测试样本的时候出现过的一个错误

请勿对测试数据进行训练。 如果评估指标取得了意外的好结果，则可能表明不小心对测试集进行了训练。例如，高准确率可能表明测试数据泄露到了训练集。

例如，假设一个模型要预测某封电子邮件是否是垃圾邮件，它使用主题行、邮件正文和发件人的电子邮件地址作为特征。我们按照 80-20 的拆分比例将数据拆分为训练集和测试集。在训练之后，该模型在训练集和测试集上均达到了 99% 的精确率。我们原本预计测试集上的精确率会低于此结果，因此再次查看数据后发现，测试集中的很多样本与训练集中的样本是重复的（由于疏忽，我们在拆分数据之前，没有将输入数据库中的相同垃圾邮件重复条目清理掉）。我们无意中对一些测试数据进行了训练，因此无法再准确衡量该模型泛化到新数据的效果。