Back leakage (обратная утечка) — это ситуация в машинном обучении, когда информация из тестового или валидационного набора данных непреднамеренно попадает в обучающий процесс. Это приводит к переобучению модели на этих данных, из-за чего оценки производительности (метрики качества) на тестовом наборе выглядят завышенными и не отражают реальную способность модели обобщаться на новые, unseen данные.
Причины back leakage:
- Выполнение предобработки данных (масштабирование, нормализация, кодирование категориальных признаков) на всем наборе данных до его разделения на обучающий, тестовый и валидационный.
- Использование статистики из тестового или валидационного набора (например, среднее, стандартное отклонение) при обработке обучающего набора.
- Отбор признаков (feature selection) на основе всего набора данных, включая тестовый.
- "Ручная" подгонка модели или гиперпараметров на основе наблюдаемой производительности на тестовом наборе данных.
Последствия back leakage:
- Ненадежные оценки производительности модели.
- Модель плохо работает на новых данных в продакшене.
- Трата ресурсов на неэффективную модель.
Предотвращение back leakage:
- Всегда разделять данные на обучающий, валидационный и тестовый наборы до любой предобработки или анализа.
- Применять предобработку данных (например,
StandardScaler, OneHotEncoder) только к обучающему набору, а затем использ
Back leakage (обратная утечка) — это ситуация в машинном обучении, когда информация из тестового или валидационного набора данных непреднамеренно попадает в обучающий процесс. Это приводит к переобучению модели на этих данных, из-за чего оценки производительности (метрики качества) на тестовом наборе выглядят завышенными и не отражают реальную способность модели обобщаться на новые, unseen данные.
Причины back leakage:
- Выполнение предобработки данных (масштабирование, нормализация, кодирование категориальных признаков) на всем наборе данных до его разделения на обучающий, тестовый и валидационный.
- Использование статистики из тестового или валидационного набора (например, среднее, стандартное отклонение) при обработке обучающего набора.
- Отбор признаков (feature selection) на основе всего набора данных, включая тестовый.
- "Ручная" подгонка модели или гиперпараметров на основе наблюдаемой производительности на тестовом наборе данных.
Последствия back leakage:
- Ненадежные оценки производительности модели.
- Модель плохо работает на новых данных в продакшене.
- Трата ресурсов на неэффективную модель.
Предотвращение back leakage:
- Всегда разделять данные на обучающий, валидационный и тестовый наборы до любой предобработки или анализа.
- Применять предобработку данных (например,
StandardScaler, OneHotEncoder) только к обучающему набору, а затем использ