数据泄露是机器学习中的常见问题，指训练数据中包含不应知晓的信息，导致模型在训练和验证集上表现良好，但在新数据上效果差。文章讨论了三种泄露场景：目标泄露、训练-测试污染和时间序列中的时间泄露，并提供了防止这些问题的策略。
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