找到并修复这个以微妙的方式破坏你的模型的问题。
数据泄露这个概念在kaggle算法竞赛中经常被提到，这个不同于我们通常说的生活中隐私数据暴露，而是在竞赛中经常出现某支队伍靠着对极个别feature的充分利用，立即将对手超越，成功霸占冠军位置，而且与第二名的差距远超第二名与第十名的差距，那么很有可能是出现了数据泄露（Data Leakage）。这些feature却不是在因果关系上顺利解释预测值的‘因’，反而是预测值的‘果’。
在本教程中，您将了解什么是数据泄漏以及如何防止数据泄漏。如果你不知道如何防止它，泄漏将经常出现，它将破坏您的模型在微妙和危险的方式。因此，对于实践数据科学家来说，这是最重要的概念之一。
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文章目录
- 1、简介
- 2、两种主要泄漏类型
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- 2.1目标泄漏
- 2.2Train-Test 污染
- 3、举例
- 4、总结
- 5、接下来呢
1、简介
当训练数据包含目标信息时，会发生数据泄漏(或泄漏) Data leakage (or leakage) ，但是当模型用于预测时，类似的数据将不可用。这将导致在训练集(甚至可能是验证数据)上获得高性能，但是该模型在生产中的性能将很差。
换句话说，泄漏会导致模型看起来很精确，直到您开始使用该模型做出决策，然后该模型变得非常不精确。
2、两种主要泄漏类型
有两种主要类型的泄漏: target leakage** 和train-test contamination.
2.1目标泄漏
当预测器包含在进行预测时不可用的数据时，就会发生目标泄漏。重要的是要考虑目标泄漏的时间或数据变得可用的时间顺序，而不仅仅是一个特征是否有助于做出良好的预测。
举个例子会有帮助的。假设你想预测谁会得肺炎。原始数据的前几行如下:
| got_pneumonia | age | weight | male | took_antibiotic_medicine | … |
|---|---|---|---|---|---|
| False | 65 | 100 | False | False | … |
| False | 72 | 130 | True | False | … |
| True | 58 | 100 | False | True | … |
人们在患肺炎后服用抗生素药物是为了恢复健康。
原始数据显示这些列之间有很强的关系，但是在确定got_pneumonia的值之后，took_antibiotic_medicine经常被更改。
这是目标泄漏。该模型将看到，任何对took_tic_medicine值为False的人都没有患肺炎。
由于验证数据与培训数据来自同一个源，因此模式将在验证中重复，并且模型将具有良好的验证(或交叉验证)得分。
但这个模型在随后的实际应用中会非常不准确，因为即使是肺炎患者，在我们需要对他们未来的健康状况做出预测时，他们也不会使用抗生素。
为了防止这种类型的数据泄漏，应该排除在实现目标值之后更新(或创建)的任何变量。
2.2Train-Test 污染
当我们不小心将训练数据与验证数据区分开来时，就会发生另一种类
