Etikettenleckage
Die unbeabsichtigte Aufnahme von Ausgabedaten in die Trainingsdatenetiketten, die Leistungskennzahlen beeinflussen und tatsächliche Generalisierungsprobleme des Modells verschleiern können.
Tritt auf, wenn Funktionen unbeabsichtigt das Ziel-Label kodieren (z.B. Zeitstempel oder ID, die perfekt korrelieren), wodurch das Modell „schummelt“ anstatt echte Muster zu lernen. Label-Leckage führt zu übermäßig optimistischen Validierungsergebnissen und anschließenden Produktionsausfällen. Governance erfordert eine rigorose Analyse der Korrelation zwischen Funktion und Label, Zurückhaltungs-Testsets aus verschiedenen Zeitrahmen und Pipeline-Überprüfungen, um Leckagen in der Merkmalentwicklung zu verhindern.
Ein Datensatz zur Kündigungsvorhersage enthält eine Spalte „cancellation_reason“, die erst nach Austritt des Kunden gekennzeichnet wird und damit die Kündigung perfekt vorhersagt. Nach der Entdeckung dieses Lecks entfernt das Team die Spalte, trainiert mit nur voraussichtlichen Kündigungsmerkmalen neu und validiert die Leistung an einer völlig neuen Kohorte—was die wahre Vorhersagekraft offenbart.
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