リーケージ
term_id: leakage
Category: basic_concepts
Definition
データリーケージは、モデルが予測時には利用できない情報をトレーニング中に取得してしまう機械学習における重大なエラーです。これは通常、不適切なデータ分割や特徴量エンジニアリングにより発生します。
Summary
トレーニングデータセット外の情報がモデルに意図せず影響を与え、過大評価された性能見積もりをもたらす現象。
Key Concepts
- ターゲットリーケージ
- トレーニングテスト混入
- 適切なデータ分割
Use Cases
- モデルの過学習のデバッグ
- 特徴量エンジニアリングパイプラインの検証
- 堅牢なモデル評価の確保