Kaggle Learn 数据泄露（data leakage）的几个例子

最新推荐文章于 2025-05-12 21:18:32 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 算法 数据泄露
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本文探讨了数据泄露问题，包括目标泄露和训练测试污染，通过几个例子，如生病与吃药、原料消耗与产值、病人与感染率、房价与售价，揭示了数据泄露如何影响预测模型的准确性，并提出了正确处理方式。

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数据泄露

数据泄露是指，在训练数据中包含目标信息，但在预测时没有可用的类似数据。这会使得训练数据（或者验证数据）效果比较好，但实际生产（预测）时效果特别差。

有两种泄露类型：target leakage（目标泄露） 和 train-test contamination（训练测试污染）

当测试集上的预测结果准确率特别高，比如95%以上时，要检查一下是否数据泄露了。

target leakage

预测包含未来才知道的数据时，会发生目标泄露。
在这里插入图片描述

train-test contamination

比如在切分训练集 / 测试集之前，就使用了如均值插值法处理缺失值，那么训练集中其实就已经包含了测试集的信息。

例子

生病与吃药

用是否吃药，来预测是否会得病。

**数据泄露：**生病的才会吃药，所以用是否吃药来预测是否得病贼准。

原料消耗与产值

用当月皮革使用量，来预测鞋带的需求量。

**数据泄露：**咋一看没有直接联系，其实，皮革使用量 -> 鞋子产量 -

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