ラベル漏れ
出力情報が訓練データラベルに不注意に含まれることで、パフォーマンス指標が水増しされ、モデルの真の一般化問題が隠されてしまうことがあります。
機能が意図せずターゲットラベルを符号化する場合（例えば、タイムスタンプやIDが完全に相関する場合など）、モデルが本来のパターンを学習するのではなく「不正行為」をすることを引き起こします。ラベルの漏洩は、過度に楽観的な検証スコアとその後の製品の失敗につながります。ガバナンスは、厳密な特徴とラベルの相関分析、異なる期間からのホールドアウトテストセット、および特徴エンジニアリングにおける漏洩を防ぐためのパイプラインチェックを求めます。
解約予測データセットには、顧客が離れた後にのみラベル付けされた「解約理由」列が含まれており、解約を完全に予測します。この漏洩を発見した後、チームはこの列を削除し、解約前の特徴のみを用いて再トレーニングを行い、完全に新しいコホートでパフォーマンスを評価します—これにより、真の予測力が明らかになります。
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