| 日本語 | データリーケージ |
|---|---|
| English | Data Leakage |
| 中文 | 数据泄漏 |
データリーケージとは
データリーケージは、本来は予測時点で得られない情報や評価用のデータが、学習に紛れ込んでしまう問題です。検証での精度が不自然に高くなり、本番で期待した性能が出ません。製造業では、検査後に記録される値を特徴量に入れてしまう、同一ロットのデータが学習と評価の両方に入る、といった形で起こりがちです。
Definition (English)
A problem in which information unavailable at prediction time, or evaluation data, slips into training. It makes validation accuracy look unrealistically high and the model then underperforms in production.
释义（中文）
本不应在预测时获得的信息或评估数据混入训练过程的问题。会使验证精度虚高，上线后达不到预期效果。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：データリーケージ」https://mfg-ai.com/terms/data-leakage（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/data-leakage"> <p>データリーケージは、本来は予測時点で得られない情報や評価用のデータが、学習に紛れ込んでしまう問題です。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/data-leakage">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：データリーケージ」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。