Создание сквозного конвейера в машинном обучении (ML) включает несколько этапов, таких как предварительная обработка данных, обучение модели, оценка и развертывание. Однако одной из критических проблем, которая может повлиять на производительность модели, является утечка данных. Утечка данных происходит, когда для создания модели используется информация извне обучающих данных, что приводит к чрезмерно оптимистичным оценкам производительности. В этой статье мы рассмотрим ключевые моменты,..

Подготовка данных — это процесс преобразования необработанных данных в форму, подходящую для моделирования. Наивный подход к подготовке данных применяет преобразование ко всему набору данных перед оценкой эффективности модели. Информация из набора задержек попадает в набор данных, используемый для обучения модели, что вызывает проблему, известную как утечка данных . При прогнозировании на основе свежих данных это может привести к неточной оценке производительности модели. Чтобы..