验证集或 - AI在线

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小寒在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。然而，在交叉验证过程中，数据泄露（Data Leakage）是一个非常严重的问题，它会导致模型的评估结果过于乐观，进而使得模型在实际应用中表现不佳。什么是数据泄露数据泄露是指在模型训练过程中，模型不恰当地接触到了与验证集或测试集相关的信息，导致模型的训练过程中“提前知道”了本应该不在训练数据中的信息。