機器學習中的標籤泄漏介紹及其如何影響模型性能

您是否對完美或接近完美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，就會發生標籤泄漏或目標泄漏。 它會導致模型誇大其泛化誤差，並極大地提高了模型的性能，但模型對於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籤本身訓練模型。 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。 觸發結果的特徵和目標變量的直接結果

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