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。
特徴量が意図せずターゲットラベルを符号化してしまう場合（例：完全に相関するタイムスタンプやID）に発生し、モデルは実際のパターンを学習するのではなく「不正に近い近道」で予測してしまいます。ラベルリーケージは検証スコアを過度に楽観的なものにし、その後の本番環境での失敗を招きます。ガバナンスの観点では、厳格な特徴量とラベルの相関分析、異なる時間枠からのホールドアウトテストセット、そして特徴量エンジニアリングにおけるリーケージを防止するためのパイプラインチェックが求められます。
解約予測データセットには、顧客が離脱した後にのみ付与される「cancellation_reason」列が含まれており、解約を完全に予測できてしまいます。このリーケージを発見した後、チームは当該列を削除し、解約前の特徴量のみで再学習を実施し、さらにまったく新しいコホートで性能を検証しました。これにより、真の予測力が明らかになります。
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