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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’。 1. 目标. 本篇文章讲通过“电信客户流失案例”来 证明 数据泄露在实际业务场景和建模比赛中产生的 影响 ，并提供如何 防止“数据泄露”现象的方法 。 2. 数据集介绍. Telechurnwithoutnull.csv为数据集，该数据集已进行过缺失值的处理。
这里的Data Leakage 跟其他场合说的数据泄漏完全不一样，简单来说，数据泄漏会导致模型看起来很精确，当你开始使用模型在真实的世界中做决策的时候，模型变得非常不准确。 数据中存在倒“因”为“果”的feature的现象，叫数据竞赛中的Data Leakage。 此外，还有一种数据泄露叫做： Leaky Validation Strategies. 当处理训练数据和验证数据不合理时，会发生一种截然不同的泄漏类型。 例如，如果在调用train_test_split之前运行预处理（比如为丢失的值拟合填充），就会发生这种情况。 Validation 是一种度量模型，用来以前没有见过的数据来评估模型的性能。
01.不删除重复项. 这是从一开始就会危害你的项目的常见问题。 由于包含了重复项，你将面临训练集和测试集中都存在相同记录的风险，从而破坏了两个数据集之间的独立关系。 最简单的处理方法是，在把数据拆分为训练和测试集之前就删除重复记录。 02.在分割数据前进行特征缩放. 特征缩放（Feature Scaling）是预处理中的一个重要步骤，它能确保模型不会偏向于某个特定的特征。 但不幸的是，在将数据拆分为训练集和测试集之前，有时会错误地应用 标准化 （Standardization） 和 归一化（Normalization） 等特征缩放技术。 这是一个错误，因为它会让测试数据的值影响训练数据的缩放方式。 特征缩放需要在数据拆分后进行。 正确的特征缩放事，需要只根据训练集中的值对训练数据集来执行。
1. Data Leakage定义. 存在和利用这种倒‘因’为‘果’的feature的现象，叫数据竞赛中的 Data Leakage 。 这里的Data Leakage 跟其他场合说的 数据安全数据泄漏完全不一样 。 从字面上理解，我们说的Data Leakage不是数据泄漏， 而是因果关系的纰漏 ，是由于数据准备过程中出现的失误，使模型沿着有纰漏的，甚至是 颠倒的因果关系 进行预测，但得到极好的预测结果。 2. Data Leakage案例. Data Leakage 在数据科学竞赛中时常发生。
In statistics and machine learning, leakage (also known as data leakage or target leakage) is the use of information in the model training process which would not be expected to be available at prediction time, causing the predictive scores (metrics) to overestimate the model's utility when run in a production environment. [1]
2016年8月1日 · By Jason Brownlee on August 15, 2020 in Data Preparation 98. Data leakage is a big problem in machine learning when developing predictive models. Data leakage is when information from outside the training dataset is used to create the model. In this post you will discover the problem of data leakage in predictive modeling.
数据泄露Data Leakage是什么？ 你为什么要注意？ 在执行机器学习任务时，维护数据的干净卫生是至关重要的。 目前，这个话题已经得到了人们的很多关注，其中很多关注点都放在了处理过时、不完整或不正确的数据上。 毕竟，忽视数据卫生会毁掉你建立可靠模型的机会。 然而，尽管现在大家对这个主题都进行了充分的探讨，但对数据卫生的巨大威胁却缺乏认识，比如数据泄漏—Data Leakage。 在本文中，我们将探讨什么是数据泄漏，它是如何发生的，以及如何防止。 如果你想了解更多数据分析相关内容，可以阅读以下这些文章： 数据分析新工具MindsDB–用SQL预测用户流失. DS数据科学家和DA数据分析师：要学习什么不同内容？ 数据分析师需要知道的10个Excel函数.
2024年2月28日 · Data leakage is when information about the test data is introduced into the model during training 16, nullifying the benefits of separating training and test data. A recent meta-review of...
2022年1月8日 · We can define data leakage as: “When data set contains relevant data, but similar data is not obtainable when the models are used for predictions, data leakage (or leaking) occurs. This results in great success on the training dataset (and possibly even the validation accuracy), but lack of performance in production.”.
数据泄露的定义. 一起数据泄露事件可能包含多起事故或疏忽：数据存储设备的丢失或失窃（如未加密磁盘、笔记本电脑的丢失）、敏感数据被上传至互联网、设备未使用合适的信息安全保护措施即连接至互联网、使用个人或未加密的组织邮箱传输不适宜公开的信息或采购了植入恶意程序或硬件的设备。 ISO/IEC 27040标准将数据泄露定义为 一种造成意外、非法数据损毁、丢失、修改，未经授权的披露或访问受保护的数据传输、存储等数据处理过程的安全问题 。
